연구보고서 RE-201

소프트웨어 중심 산업의 경쟁력 진단 및 

SW·AI 인력양성 정책 연구

A Study on SDx Industry Competitiveness and Software·AI 

Workforce Development Policies

지 은 희

2026.05.

 

 이 보고서는 2025년도 과학기술정보통신부 정보통신진흥기금을 

지원받아 수행한 연구결과로 보고서 내용은 연구자의 견해이며, 

과학기술정보통신부의 공식입장과 다를 수 있다.

목   차

제1장 서 론···············································································································1

제1절 연구의 필요성 및 목적························································································1

제2절 연구 범위와 내용··································································································3

제3절 연구 방법················································································································4

제2장 선행 연구 검토·····························································································6

제1절 소프트웨어중심산업(SDx)의 특성·······································································6

1. 소프트웨어중심산업(SDx)의 특성············································································6

2. 소프트웨어중심혁신역량의 개념적 정의와 특징···············································11

3. 소프트웨어중심혁신역량의 부상···········································································12

4. 분석틀로서의 소프트웨어중심혁신역량지수(SDICI)의 의미·····························13

제2절 선행연구 검토······································································································15

1. 소프트웨어 중심 혁신역량·····················································································15

2. SDICI 지표체계 구성에 대한 시사점····································································20

제3절 SDICI 지표체계 설계···························································································21

1. SDICI 지표체계의 설계 원칙··················································································21

2. SDICI 지표체계의 구성····························································································22

제3장 SDV 산업의 소프트웨어 중심 역량························································28

제1절 조사 개요··············································································································28

1. 조사 설계···················································································································28

2. 조사 내용···················································································································34

- iv -

3. 기업 일반 현황·········································································································35

제2절 국내 SDV 생태계적 특성···················································································42

1. 기업 성과···················································································································42

2. 투자·····························································································································44

3. 인력·····························································································································48

4. SDV 전환의 구조적인 특성····················································································50

제3절 소프트웨어 중심 혁신 역량··············································································53

1. 전략과 거버넌스·······································································································53

2. 기술 역량···················································································································57

3. 인적 역량···················································································································72

4. 비즈니스 혁신 역량·································································································96

5. 생태계 혁신 역량···································································································102

제4절 인력 확보와 교육·훈련 관련 애로사항······················································106

1. 인력 채용시 애로사항···························································································106

2. 교육·훈련 관련 애로사항···················································································111

3. AX 관련 애로사항 ································································································116

제4장 소프트웨어 중심 혁신역량 지수 분석 ···············································122

제1절 분석 개요············································································································122

제2절 분석 방법············································································································126

1. 기업 간 비교···········································································································126

2. SDICI 성숙도 분석··································································································127

3. 군집분석···················································································································129

제3절 분석 결과············································································································130

- v -

1. 소프트웨어중심혁신역량 지수 분석 결과·························································130

2. SDICI 성숙도 분석··································································································135

3. 군집 분석 결과·······································································································143

4. SDICI 기반 회귀분석······························································································155

5. SDICI와 주요 변수간 관계····················································································162

제4절 시사점··················································································································169

제5장 결론 및 정책적 시사점···········································································173

참  고  문  헌·····································································································184

- vi -

<표 목 차>

  

<표 2-1> 전통산업과 SDx산업의 특성 비교·············································································7

<표 2-2> DX 성숙도와 SDICI의 특성 비교·············································································14

<표 2-3> ASPIRE Index 구성요소 및 세부 지표····································································16

<표 2-4> SDICI 지표체계·············································································································24

<표 2-5> SDICI 지표체계 측정방안···························································································27

<표 3-1> 미래형 자동차 산업 생태계 분류············································································28

<표 3-2> 미래형 자동차 산업 모집단 추출 현황 ································································29

<표 3-3> 모집단 현황 ················································································································30

<표 3-4> 표본 설계 현황 ··········································································································31

<표 3-5> 표본 설계 현황 _ 생태계 대분류별········································································32

<표 3-6> 응답 기업 현황 _ 생태계 대분류별········································································32

<표 3-7> 조사 내용······················································································································34

<표 3-8> 응답 기업 일반 현황··································································································35

<표 3-9> 응답 기업의 주요 사업 영역····················································································36

<표 3-10> 자동차 부품 산업의 주력 품목 분류····································································37

<표 3-11> 자동차 및 부품 제조 기업의 주요 사업 영역····················································37

<표 3-12> 자동차 및 부품 제조 기업의 주요 사업 영역 ··················································38

<표 3-13> ICT 및 인프라 산업의 주력 품목 분류 ······························································38

<표 3-14> ICT 및 인프라 기업의 주요 사업 영역································································39

<표 3-15> SDV 산업의 환경 변화 대응···················································································41

<표 3-16> SDV 매출 현황···········································································································43

<표 3-17> 총 연구개발 투자 규모와 비중··············································································45

<표 3-18> SDV 연구개발(R&D) 투자 규모와 비중································································47

<표 3-19> SDV SW연구개발(R&D) 투자 규모와 비중··························································47

<표 3-20> SDV 및 SW 인력 현황·····························································································49

<표 3-21> SDV 전환 구조적 특성·····························································································52

- vii -

<표 3-22> SW 중심 전환을 위한 중장기 전략 수립····························································54

<표 3-23> SW 중심 전환 공유 및 추진 여부········································································55

<표 3-24> 최고경영자의 SW 중심 전략 참여 정도······························································56

<표 3-25> SW 전담조직 마련····································································································57

<표 3-26> SDV SW 특허 현황···································································································59

<표 3-27> 디지털 신기술 활용 수준························································································60

<표 3-28> AI 기술 도입 수준····································································································61

<표 3-29> SW 내재화 수준········································································································63

<표 3-30> SW 개발 및 프로세스 정립 수준··········································································65

<표 3-31> SW 테스트・검증 프로세스에서 자동화 수준····················································65

<표 3-32>  SW 품질관리 수준 ································································································66

<표 3-33> AI 기능 적용 여부····································································································67

<표 3-34> AI 첨단 기술 활용 수준 ························································································69

<표 3-35> 데이터 수집·분석 활용 수준················································································69

<표 3-36> SW·AI 인프라 보유 수준·······················································································71

<표 3-37> 외부 시스템과 연동가능한 플랫폼 구조······························································71

<표 3-38> SDV 인력 분류 ·········································································································73

<표 3-39> 직종별 SDV 인력 비중·····························································································75

<표 3-40> SDV 및 SW·AI 인력의 학력별 분포 ·································································78

<표 3-41> SDV 및 SW·AI 인력의 경력별 분포···································································79

<표 3-42> 직종별 인력 부족 현황····························································································82

<표 3-43> SDV 산업의 인력 부족률·························································································84

<표 3-44> SDV SW 인력수요와 수급차_임베디드/차량 플랫폼 SW··································86

<표 3-45> SDV SW 인력수요와 수급차_DevOps/응용/UX···················································86

<표 3-46> SDV SW 인력수요와 수급차_전략/정책································································87

<표 3-47> SDV AI 인력수요와 수급차_데이터/모델 개발····················································88

<표 3-48> SDV AI 인력수요와 수급차_MLOps/AI 응용························································89

<표 3-49> SDV AI 인력수요와 수급차_AI 컨설팅/거버넌스················································89

- viii -

<표 3-50> SW·AI 교육·훈련 이수 현황···············································································91

<표 3-51> SW·AI 교육·훈련 투자 현황···············································································92

<표 3-52> SW·AI 교육·훈련 운영 방식···············································································93

<표 3-53> 우수 인재 채용 난이도····························································································95

<표 3-54> SDV 산업의 이직률···································································································95

<표 3-55> 하드웨어에서 소프트웨어로 전환 정도································································97

<표 3-56> 구독형·서비스형 비즈니스 모델 전환································································97

<표 3-57> 데이터 기반 수익모델 도입····················································································99

<표 3-58> 개방형 비즈니스 역량······························································································99

<표 3-59> AI 기반 고객 맞춤형 서비스 실현 수준····························································101

<표 3-60> 고객에게 차별화된 경험 제공 수준····································································101

<표 3-61> 산・학・연 협력 수준····························································································103

<표 3-62> 오픈소스 활용 수준································································································104

<표 3-63> 오픈소스 기여도······································································································104

<표 3-64> 국제 기술표준 적용 수준······················································································105

<표 3-65> SW/AI 인재를 채용할 때 겪는 어려움·······························································107

<표 3-66> SW·AI 인력 채용 방식·························································································110

<표 4-1> SDICI 지표(대-중-소)의 가중치··············································································124

<표 4-2> SDICI 지표의 혼합 가중치·······················································································125

<표 4-3> SDICI 종합점수 구간별 기업 분포·········································································131

<표 4-4> SDICI 영역별(대분류) 달성률··················································································134

<표 4-5> 5대 영역별 ANOVA와 효과크기·············································································135

<표 4-6> 세부지표별 단계 간 차이 및 효과크기································································136

<표 4-7> SDICI 성숙 단계별 16개 세부지표 달성률···························································138

<표 4-8> SDICI 성숙 단계별 병목(장애 요인) 분석····························································140

<표 4-9> 군집간 핵심지표 차이 검정 결과··········································································144

<표 4-10> 군집별 역량 수준(대분류 달성률 기준)······························································144

<표 4-11> 군집별 16개 세부지표 평균 달성률····································································146

- ix -

<표 4-12> 5대 영역 군집 간 차이에 기여한 핵심변수······················································147

<표 4-13> 군집간 차이에 기여한 핵심변수(효과크기) ······················································147

<표 4-14> 군집별 병목요인(RowPct) 상위 항목··································································148

<표 4-15> 군집별 강점과 약점································································································150

<표 4-16> 군집별 정책 대상····································································································152

<표 4-17> 군집별 특성과 정책 연계······················································································154

<표 4-18> 회귀 분석 모형별 설명력 비교············································································156

<표 4-19> 성숙도 단계별 SDV 매출 차이·············································································156

<표 4-20> SDICI 5개 영역의 SDV 매출 효과·······································································157

<표 4-21> 군집과 SDICI 영역의 성과 기여 효과·································································158

<표 4-22> SDV 매출 발생과 확대에 대한 Two-part 분석 결과 ····································159

<표 4-23> 군집별 SW 인력 분포····························································································166

<표 4-24> SDICI 수준과 SW·AI 전문인력 규모의 관계···················································168

<그 림 목 차>

<그림 3-1> 자동차/부품 제조업의 직종별 부족인력 현황···················································81

<그림 3-2> ICT/인프라 산업의 직종별 부족인력 현황·························································81

<그림 3-3> SW·AI 인재 채용시 애로사항···········································································107

<그림 3-4> 인력 채용시 선호하는 전공················································································108

<그림 3-5> SW·AI 인력 채용 방식·······················································································109

<그림 3-6> SW·AI 인재 채용 관련 정부 지원 사항·························································111

<그림 3-7> SDV SW/AI 역량 교육과 관련한 애로사항······················································112

<그림 3-8> SW/AI 역량 강화를 위해 필요한 교육·훈련 내용(복수응답)·····················114

<그림 3-9> 교육훈련 관련 정부 지원 방식 ········································································116

<그림 3-10> AX 전환 관련 애로사항·····················································································117

- x -

<그림 3-11> AX 전환 관련 정부 지원 사항·········································································118

<그림 3-12> AX 관련 정부의 지역 균형 지원 정책···························································120

<그림 3-13> AX 전환 관련 인력 양성 정책 ·······································································121

<그림 4-1> SDICI 성숙도 분석 절차·······················································································128

<그림 4-2> 군집 분석 절차 ····································································································129

<그림 4-3> SDICI 종합점수 분포·····························································································130

<그림 4-4> SDICI 종합점수 히트맵·························································································131

<그림 4-5> SDICI 성숙 단계별 16개 세부지표 달성률·······················································138

<그림 4-6> 군집별 5대 역량 프로파일 ················································································145

<그림 4-7> 군집별 16개 지표별 속성 프로파일 ································································145

<그림 4-8> 군집별 기업 분포 : SDICI 점수 X 종사자수···················································163

<그림 4-9> 4개 군집별 분포 : SDICI 점수 X SDV 매출 비중··········································164

<그림 4-10> 군집별 기업 분포 : SDICI 종합점수 X SW인력 규모 ·······························166

<그림 4-11> SDICI와 SW·AI 전문인력의 관계···································································168

<그림 5-1> SDV 산업의 구조적인 특성(1) : SDV 매출 규모(버블크기) ·······················174

<그림 5-2> SDV 산업의 구조적인 특성(2) : SW인력 규모(버블 크기) ·························174

- xi -

요  약  문

1. 제 목 : SDx 산업의 경쟁력 진단과 SW·AI 인력양성 정책 연구

          - SDV 산업을 중심으로-

2. 연구 목적 및 필요성

디지털 전환과 SDx 확산으로 자동차 산업은 SDV(Software-Defined Vehicle) 산업으로 전환되고 

있으나, 이를 뒷받침할 SW·AI 인력 공급은 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 SDV 산업의 전환 수

준과 인력 수급 실태를 실증적으로 분석하고, SDICI를 활용해 기업 유형별 전환 병목을 진단한다. 

이를 통해 기업의 전환 단계와 특성에 맞는 인력 및 산업 정책 수립의 근거를 제시하고자 한다.

3. 연구의 구성 및 범위

본 연구는 SDV 산업의 추진 현황, SW·AI 인력 수급 실태, 기업의 소프트웨어 중심 전환 역량을 

종합적으로 분석한다. 이를 위해 실태조사를 통해 산업·기업 규모별 인력 현황과 전환 특성을 파

악하고, SDICI 지표체계를 설계해 기업별 역량 수준을 정량화하였다. 이후 업종, 규모, 성숙도별 차

이와 인력 병목 요인을 실증적으로 분석하고, 이를 바탕으로 기업 유형별 정책 수요와 차별화된 인

력·산업 정책 대안을 제시하였다.

4. 연구 내용 및 결과

본 연구는 SDx 산업, 특히 SDV 산업으로의 전환 과정에서 심화되고 있는 SW·AI 인력 수급 격

차를 단순한 인력 부족 문제가 아니라 산업 전환 과정에서 발생하는 구조적 미스매치로 규정하고, 

이를 실증적으로 진단하여 정책적 대응 근거를 제시하는 데 목적이 있다.

분석 결과, 자동차산업은 SDV 관련 R&D 비중과 인력 투입 측면에서 이미 확산 단계에 진입한 

것으로 나타났다. 그러나 전환의 핵심이라 할 수 있는 소프트웨어 중심의 내재화 수준은 여전히 초

기 단계에 머물러 있다. SDV 관련 인력 비중은 확대되고 있으나 핵심 SW 인력 비중은 낮게 유지

되고 있어, SDV 전환이 외형적으로는 진전되고 있음에도 산업 내부의 구조적 전환은 충분히 이루

어지지 않고 있음을 보여준다.

이러한 불일치는 산업군과 기업 규모에 따라 더욱 뚜렷하게 나타났다. 자동차·부품 제조업은 

SDV 전환에 따른 실행 부담이 높음에도 SW 인력 비중이 낮아 하드웨어 중심의 전환 리스크가 집

중되는 양상을 보였다. 반면 SW·서비스 부문에서는 특히 중견기업을 중심으로 SDV 인력 투입 규

- xii -

모에 비해 핵심 SW 인력 확보와 매출 성과 창출이 충분히 이루어지지 못하는 병목이 확인되었다. 

인력 수급 측면에서도 SDV 전체 인력 부족률보다 SW·AI 인력 부족률이 현저히 높게 나타나, 문

제의 본질이 인력 총량의 부족이 아니라 전환 단계, 직무, 숙련 수준, 기업 유형 간 질적 미스매치

에 있음을 확인할 수 있다.

본 연구는 이러한 문제를 보다 정밀하게 진단하기 위해 소프트웨어중심혁신역량지수(SDICI)를 활

용하였다. SDICI는 기업의 전략, 기술, 인적, 비즈니스, 생태계 역량을 종합적으로 측정하는 지표로, 

본 연구에서는 이를 바탕으로 SW·AI 인력 구조와 기업 성과 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 

SDV 전환은 역량이 선형적으로 개선되는 과정이 아니라 일정한 임계점을 전후로 병목의 성격이 변

화하는 비선형적 전환 구조를 보였다. 전환 초기에는 기초 역량과 실행 기반이 주요 제약요인으로 

작용하지만, 성숙도가 높아질수록 병목은 투자 확대, 고급 인력 확보, 표준화, 외부 협력, 사업모델 

확장 및 성과 전이 영역으로 이동하는 것으로 나타났다.

군집분석 결과, 기업은 SDV 전환 수준에 따라 기반구축형, 실행·전환형, 확장·성장형, 선도·확

산형의 네 가지 유형으로 구분되었다. 각 유형은 상이한 전환 병목과 정책 수요를 지니고 있어, 향

후 정책은 기업의 성숙도 수준에 따라 차등화된 방식으로 설계될 필요가 있다. 또한 회귀분석 결

과, 기술역량은 SDV 매출의 발생과 확대를 설명하는 핵심 요인으로 확인되었으며, 인적역량은 일정 

수준의 기술 기반이 확보된 이후 스케일업 단계에서 성과를 증폭시키는 요인으로 나타났다. 이는 

SDV 전환정책이 인재양성과 기술역량 강화를 병행해야 하며, 특히 기술 기반이 실제 성과로 전이

될 수 있도록 운영역량과 사업화 지원을 함께 설계해야 함을 시사한다.

종합하면, 본 연구는 SDV 전환이 단순한 기술 도입이나 인력 확충이 아니라 인재양성, 기술역량 

강화, 기업 간 협력구조, 데이터·플랫폼·검증 인프라, 성과 창출체계를 통합적으로 재설계해야 하

는 산업전환 과제임을 보여준다. 따라서 향후 정책은 범용 교육과 단기 인력 공급 중심에서 벗어나 

국가 표준 역량체계, 산업문제 해결형 교육, 공유형 고급인력 풀, 실증 인프라 연계, 성과 기반 지

원체계로 고도화될 필요가 있다. 또한 제조기업과 SW기업 간 외주 중심 관계를 공동개발, 공동 지

식재산 창출, 수익 공유 기반의 공동 가치 창출 구조로 전환하고, 데이터 개방, 공통 플랫폼, 검

증·인증 인프라를 확충해야 한다. 아울러 기업의 SDICI 수준에 따라 지원정책을 차등화하고, 특히 

50점 전후의 임계 구간 기업을 집중 지원함으로써 기술·인력 투입이 실제 매출, 서비스 출시, 생

산성 향상 등 산업성과로 연결되도록 정책체계를 정교화해야 한다.

5. 정책적 활용 내용

첫째, SW·AI 인력양성 정책 개선에 활용할 수 있다. SDV 산업의 인력 문제는 단순히 인력이 부

족한 것이 아니라, 필요한 직무와 숙련 수준이 맞지 않는 데서 발생한다. 따라서 기초 SW 인력, 차

량용 SW 전문인력, AI·데이터·보안 인력 등 단계별로 필요한 인재를 체계적으로 양성하는 데 활

용할 수 있다.

- xiii -

둘째, 기업 수준에 맞는 맞춤형 지원정책 수립에 활용할 수 있다. 기업마다 SDV 전환 수준과 부

족한 역량이 다르므로, 초기 기업에는 인프라와 실증 지원을, 전환 단계 기업에는 SW·AI 인력 확

보와 운영체계 고도화를, 성장 기업에는 사업화와 시장 확대 지원을 차별적으로 제공할 수 있다.

셋째, 정책 성과를 점검하는 기준으로 활용할 수 있다. SDICI를 활용하면 기업의 기술역량, 인력

역량, 사업화 역량 등이 얼마나 개선되었는지 확인할 수 있다. 이를 통해 단순히 지원 기업 수나 

교육 인원만 보는 것이 아니라, 실제 전환 성과와 매출 창출 여부까지 점검할 수 있다.

6. 기대효과

 첫째, 소프트웨어 중심 산업 전환을 촉진할 수 있다. 자동차·부품 기업의 SW 역량 강화, SW·

서비스 기업의 SDV 시장 진입, 중소·중견기업의 전환 부담 완화를 지원함으로써 SDV 산업 경쟁

력을 높일 수 있다. 또한 이러한 방식은 향후 조선, 항공, 로봇, 제조 등 다른 SDx 산업으로도 확장

될 수 있다.

둘째, 정책 지원의 효과를 높일 수 있다. 기업별 부족한 부분을 정확히 파악해 필요한 지원을 제

공함으로써 정책 자원의 낭비를 줄이고, SDV 전환 속도와 성과를 높일 수 있다. 

- xiv -

SUMMARY

1. Title: A Study on SDx Industry Competitiveness and Software/AI Talent Development Policies

2. Purpose and Necessity of the Research

As digital transformation and the spread of SDx accelerate, the automotive industry is shifting 

toward a software-centered Software-Defined Vehicle (SDV) industry. However, the supply of 

software and AI talent remains insufficient to support this transition, resulting in a growing 

structural gap between workforce demand and supply.

This study aims to empirically analyze the current level of SDV industry transformation and the 

status of software and AI workforce supply and demand. It also uses the Software-Defined 

Innovation Capability Index (SDICI) to identify key transformation bottlenecks by firm type. Based 

on these findings, the study provides evidence for designing workforce and industrial policies 

tailored to each firm’s transition stage and characteristics.

3. Composition and Range

This study comprehensively examines the current status of SDV industry development, the supply 

and demand of software and AI talent, and firms’ software-centered transformation capabilities.

To this end, the study first conducts a survey to identify workforce conditions and 

transformation characteristics by industry segment and firm size. It then designs the SDICI 

framework and quantifies each firm’s capability level. Based on the index results, the study 

empirically analyzes differences by industry, firm size, and maturity level, as well as key 

workforce bottlenecks.

Finally, the study derives policy needs by firm type and proposes differentiated workforce and 

industrial policy measures to support software and AI talent development and accelerate the SDV 

transition.

 

4. Main Contents and Results

This study aims to redefine the growing SW·AI workforce gap in the transition toward SDx 

industries, particularly the Software-Defined Vehicle (SDV) industry, not merely as a labor shortage 

- xv -

but as a structural mismatch arising from industrial transformation. Based on empirical analysis, 

the study provides evidence for designing more targeted policy responses.

The analysis shows that the automotive industry has already entered a diffusion stage in terms 

of SDV-related R&D investment and workforce allocation. However, the internalization of software 

capabilities, which is central to SDV transformation, remains at an early stage. Although the share 

of SDV-related personnel has increased, the share of core software personnel remains low. This 

indicates that while SDV transition is progressing externally, the internal structural transformation 

of the industry is still insufficient.

This mismatch appears more clearly across industry segments and firm sizes. Automotive and 

parts manufacturing firms face high implementation burdens in SDV transition, yet they maintain a 

relatively low share of software personnel, resulting in a hardware-centered transition risk. In 

contrast, in the SW and service sectors, especially among mid-sized firms, bottlenecks were 

observed in securing core SW personnel and generating revenue outcomes, despite relatively large 

SDV workforce inputs. In terms of workforce supply and demand, the shortage rate of SW·AI 

personnel was significantly higher than the overall SDV workforce shortage rate. This suggests 

that the core issue is not a quantitative shortage of labor, but a qualitative mismatch across 

transition stages, job functions, skill levels, and firm types.

To diagnose these issues more precisely, this study applied the Software-Centered Innovation 

Capability Index (SDICI). SDICI comprehensively measures a firm’s strategic, technological, human, 

business, and ecosystem capabilities. Using this index, the study analyzed the relationship between 

SW·AI workforce structures and firm performance. The results show that SDV transition is not a 

linear process in which capabilities improve gradually, but a non-linear transformation process in 

which bottlenecks change around certain threshold points. In the early stage, basic capabilities and 

implementation foundations act as major constraints. As maturity increases, the bottlenecks shift 

toward investment expansion, advanced workforce acquisition, standardization, external 

collaboration, business model expansion, and performance transfer.

Cluster analysis classified firms into four types according to their SDV transition level: 

foundation-building, implementation and transition, expansion and growth, and leading and diffusion. 

Each group has different bottlenecks and policy needs, indicating that future policies should be 

designed in a differentiated manner according to firms’ maturity levels. Regression analysis 

further confirmed that technological capability is a key factor explaining both the generation and 

expansion of SDV-related revenue. Human capability, meanwhile, was found to amplify 

performance particularly in the scale-up stage, after a certain level of technological foundation 

- xvi -

has been secured. These findings suggest that SDV transition policies should promote both talent 

development and technological capability enhancement, while also supporting operational capacity 

and commercialization so that technological foundations can be translated into actual business 

outcomes.

Overall, this study demonstrates that SDV transition is not simply a matter of technology 

adoption or workforce expansion. Rather, it is an industrial transformation challenge that requires 

the integrated redesign of talent development, technological capability, inter-firm collaboration, 

data, platforms, verification infrastructure, and performance creation systems. Therefore, future 

policies should move beyond general training and short-term workforce supply toward a more 

advanced policy framework based on national competency standards, industry problem-solving 

education, shared pools of advanced experts, linkage with demonstration infrastructure, and 

performance-based support systems. In addition, outsourcing-based relationships between 

manufacturing firms and SW firms should be transformed into co-development and co-value 

creation structures based on joint intellectual property creation and revenue sharing. Data 

openness, common platforms, and verification and certification infrastructure should also be 

strengthened. Finally, policy support should be differentiated according to firms’ SDICI levels, 

with intensive support for firms around the threshold range of 50 points, so that technology and 

workforce inputs can lead to tangible industrial outcomes such as revenue generation, service 

launches, and productivity improvement.

5. Policy use

First, the findings can be used to improve SW·AI workforce development policies. The 

workforce issue in the SDV industry is not simply a lack of personnel, but a mismatch between 

required job functions and skill levels. Therefore, the results can support the systematic 

development of talent by stage, including basic SW personnel, vehicle SW specialists, and AI, data, 

and cybersecurity professionals.

Second, the findings can be used to design customized support policies according to firm-level 

maturity. Since firms differ in their level of SDV transition and capability gaps, support should be 

differentiated. Early-stage firms may require infrastructure and demonstration support, firms in the 

transition stage may need assistance in securing SW·AI talent and upgrading operational systems, 

and growth-stage firms may require support for commercialization and market expansion.

Third, SDICI can be used as a benchmark for monitoring policy performance. By applying SDICI, 

- xvii -

policymakers can assess how much firms have improved in technological, human, and 

commercialization capabilities. This enables policy evaluation to move beyond simple indicators 

such as the number of supported firms or trained personnel, and instead examine actual transition 

outcomes and revenue creation.

6. Research Implication and Expected Effects

First, the study is expected to promote software-centered industrial transformation. By 

strengthening the SW capabilities of automotive and parts manufacturers, supporting the entry of 

SW and service firms into the SDV market, and reducing the transition burden of SMEs and 

mid-sized firms, the competitiveness of the SDV industry can be enhanced. This approach can also 

be extended to other SDx industries such as shipbuilding, aviation, robotics, and manufacturing.

Second, the study can improve the effectiveness of policy support. By identifying firm-specific 

capability gaps and providing targeted support, policy resources can be allocated more efficiently. 

This can reduce policy inefficiencies while accelerating the speed and improving the outcomes of 

SDV transition.

- xviii -

 CONTENTS

Chapter 1. Introduction ······························································································ 1

Section 1. Research Background and Objectives······················································· 1

Section 2. Scope and Contents of the Study····························································· 3

Section 3. Research Methodology·················································································· 4

Chapter 2. Literature Review···················································································· 6

Section 1. Characteristics of Software-Defined Industries (SDx) ························· 6

1.

Characteristics of Software-Defined Industries (SDx) ···································· 6

2.

Definition and Key Features of Software-Defined Innovation Capability··· 11

3.

The Emergence of Software-Defined Innovation Capability························ 12

4.

The Role of the Software-Defined Innovation Capability Index (SDICI) as 

an Analytical Framework····················································································· 13

Section 2. Literature Review························································································ 15

1.

Software-Defined Innovation Capability···························································· 15

2.

Implications for the Design of the SDICI Indicator System························· 20

Section 3. Design of the SDICI Indicator System···················································· 21

1.

Design Principles of the SDICI Indicator System············································ 21

2.

Structure of the SDICI Indicator System·························································· 22

Chapter 3. Software-Defined Capabilities in the SDV Industry·················· 28

Section 1. Survey Overview························································································· 28

Section 2. Structural Characteristics of the Domestic SDV Ecosystem·············· 42

1.

Firm Performance·································································································· 42

2.

Investment··············································································································· 44

3.

Workforce ·············································································································· 48

4.

Structural Characteristics of the SDV Transformation·································· 50

- xix -

Section 3. Software-Defined Innovation Capability················································· 53

1.

Strategy and Governance····················································································· 53

2.

Technological Capability······················································································· 57

3.

Human Capability··································································································· 72

4.

Business Innovation Capability············································································ 96

5.

Ecosystem Innovation Capability······································································· 102

Section 4. Challenges in Talent Acquisition and Education and Training······· 106

1.

Challenges in Recruitment ··············································································· 106

2.

Challenges in Education and Training···························································· 111

3.

Challenges Related to AI Transformation (AX)············································· 116

Chapter 4. Analysis of the Software-Defined Innovation Capability Index·· 122

Section 1. Overview of Analysis··············································································· 122

Section 2. Methodology································································································ 126

 

Section 3. Results·········································································································· 130

1.

Results of SDICI Analysis ················································································· 130

2.

SDICI Maturity Analysis ···················································································· 135

3.

Results of Cluster Analysis ·············································································· 143

4.

SDICI-Based Regression Analysis ···································································· 155

5.

Relationship Between SDICI and Key Variables ············································162

Section 4. Implications·································································································· 169

Chapter 5. Conclusion and Policy Implications················································ 173

References······················································································································ 184

- 1 -

제1장

서 론                         

제1절

연구의 필요성 및 목적

1.

연구 배경 및 필요성

최근 전통적인 제조업을 비롯한 모빌리티 산업 전반에서 디지털 전환(Digital 

Transformation)이 급격히 가속화됨에 따라, 산업 경쟁력의 핵심축이 하드웨어(HW)에서 소

프트웨어(SW)로 빠르게 이동하고 있다. 제품과 서비스의 차별화, 기능의 고도화, 고객 경

험 혁신 및 운영 효율성 제고와 같은 핵심 가치 창출 요소가 소프트웨어를 통해 구현되는 

구조로 재편되면서, 소프트웨어는 더 이상 보조적 수단이 아닌 산업의 성패를 좌우하는 

전략적 핵심 자산으로 자리매김하였다. 특히 '소프트웨어 중심 혁신' 패러다임의 확산은 

자동차, 제조, 의료, 에너지 등 전 산업 영역에서 소프트웨어를 경쟁력의 최전방으로 전진 

배치시키고 있다.

이러한 파괴적인 산업 전환 속도에 비해 이를 뒷받침할 인적 자원의 공급은 상대적으로 

지연되면서, 직무·숙련도 및 기업 규모별 인력 수급 격차가 구조적으로 확대되는 양상이

다. 현재의 인력난은 단순한 일시적 부족 현상을 넘어, 급속한 산업 전환 구조와 기존 인

력 양성·활용 체계 간의 불일치에서 기인하는 중장기적 정책 과제로 부상하였다. 즉, 소

프트웨어 중심의 전환은 기하급수적으로 진행되는 반면, 교육·훈련 체계와 기업의 인력 

흡수 구조는 이를 충분히 수용하지 못함에 따라 산업 생태계 전반에 구조적 병목 현상이 

누적되고 있다.

이러한 변화가 가장 집약적으로 나타나는 분야가 바로 자동차 산업, 특히 소프트웨어 

중심 자동차(Software-Defined Vehicle, SDV) 산업이다. SDV는 차량이 물리적 기계 장치 

중심의 제품에서 벗어나, 소프트웨어를 통해 기능이 정의되고 지속적인 업데이트를 통해 

서비스가 확장되는 ‘지능형 모빌리티 플랫폼’으로 진화하는 산업 패러다임의 전환을 의

미한다. 자율주행, 차량 제어, 인포테인먼트, 커넥티비티, 안전 및 보안 등 차량 전 영역에

서 소프트웨어의 비중과 중요성이 비약적으로 증대됨에 따라, 임베디드 SW, AI·데이터, 

클라우드, 사이버 보안 및 테스트·검증 등 다양한 전문 분야에서 고숙련 인력에 대한 수

요가 급격히 증가하고 있다.

그러나 SDV 산업 내 소프트웨어 인력 수급 문제는 단순한 양적 확대를 넘어 다층적인 

- 2 -

구조적 한계를 내포하고 있다. 전체 인력 규모의 부족이라는 양적 문제와 더불어, 특정 기

술 역량과 자동차 도메인 지식을 동시에 요구하는 질적 미스매치(skill mismatch)가 심화되

고 있으며, 대기업 및 글로벌 기업과 중소·중견기업 간의 인력 쏠림 현상으로 인한 양극

화 역시 심각한 수준이다. 특히 SDV와 같은 고도 융합 산업에서는 소프트웨어 전문성과 

차량 시스템 및 산업 특성에 대한 깊은 이해를 겸비한 복합 역량 인재가 요구되지만, 현

재의 교육·훈련 체계와 노동시장 구조 내에서는 이러한 인력을 단기간에 확보하기에 한

계가 명확하다.

그럼에도 불구하고 기존의 자동차 소프트웨어 인력 관련 논의는 ‘인력 부족’이라는 

현상적 진단에는 충실했으나, ‘부족 현상의 구조적 원인’에 대해서는 충분한 해답을 제

시하지 못한 한계를 지닌다. 기업이 실제 어느 수준까지 소프트웨어 중심 전환을 수행하

고 있는지, 그리고 기업별 혁신역량의 수준과 구조가 인력의 양적·질적 수요를 어떻게 

변화시키는지에 대한 심층적 분석은 상대적으로 미흡한 실정이다.

따라서 소프트웨어 인력 수급 문제를 SDV라는 산업 전환의 맥락과 기업의 소프트웨어 

중심 혁신역량이라는 구조적 요인 속에서 재해석하고, 인력 수요가 발생하고 확대되는 메

커니즘을 체계적으로 분석하는 접근이 절실히 요구된다. SDV 산업의 인력 수급 격차를 실

질적으로 해소하기 위해서는 단편적인 현황 파악을 넘어, 기업 단위의 혁신역량 수준과 

전환 단계를 정밀하게 진단하고 수요 증가의 구조적 원인을 규명함으로써 실효성 있는 정

책적 대안을 마련해야 한다.

2.

연구의 목적

본 연구는 SDV 산업으로의 패러다임 전환에 따른 국내 기업의 대응 현황과 소프트웨어 

인력 수급 실태를 심층적으로 분석하고, 이를 바탕으로 실효성 있는 인력 양성 정책 및 

산업 지원 전략을 도출하는 데 목적이 있다. 구체적인 연구 목적은 다음과 같다.

첫째, SDV 가치사슬 내 기업들의 SW·AI 추진 현황과 인력 운용 실태를 정량적으로 진

단하여, 인력 수급 불균형이 발생하는 구조적 지점과 원인을 규명한다. 둘째, 기업의 디지

털 성숙도와 소프트웨어 경쟁력을 객관적으로 측정할 수 있는 ‘소프트웨어중심혁신역량

지수(SDICI)’를 개발하고, 이를 통해 기업 규모 및 업종별 혁신역량 수준을 진단한다. 셋

째, 혁신역량 수준이 인력 수요 및 기업 성과에 미치는 영향을 통계적으로 검증하여, 단순

한 인력 확충을 넘어선 역량 기반의 맞춤형 정책 타겟팅 근거를 마련한다.

 

- 3 -

제2절

연구 범위와 내용

본 연구는 국내 SDV 산업 생태계 전반을 연구 범위로 설정하며, SDV 전환 역량 진단과 

인력 수급 실태 분석을 중심으로 다음과 같은 세부 내용을 수행한다.

첫째, SDV 산업 생태계 정의 및 실태조사 데이터 구축이다. 연구 대상의 범위는 완성차 

제조사(OEM), 자동차 부품 제조사(1·2차 협력사), ICT 하드웨어 및 소프트웨어 기업, 서

비스 공급사, 그리고 도로·통신 등 인프라 관련 기업을 포괄하는 SDV 가치사슬 전반으로 

설정한다. 조사 내용으로는 기업별 SDV 추진 단계, 기술역량, 인적역량, 비즈니스 혁신역

량, 생태계 혁신역량 등을 포함하여 실증 분석을 위한 기초 데이터를 구축한다.

둘째, 소프트웨어중심혁신역량지수(Software-Defined Innovation Capability Index, 이하 

SDICI)의 설계 및 산출이다. SDV 산업의 경쟁력을 결정짓는 구조적 요인을 규명하기 위해 

전략·거버넌스, 기술 역량, 인적 역량, 비즈니스 모델 혁신 역량, 생태계 혁신 역량의 5대 

핵심 영역을 중심으로 지표체계를 구성한다. 글로벌 디지털 성숙도 모델을 기반으로 하되 

SDV 산업의 특수성을 반영한 세부 지표를 도출하며, 실태조사 데이터를 표준화하고 가중

치를 적용하여 기업별·업종별 혁신역량 점수를 정량적으로 산출한다.

셋째, 역량 수준에 따른 성숙도 진단 및 유형화 분석이다. 산출된 SDICI를 활용하여 국

내 SDV 기업의 성숙도를 단계별로 구분하고, 분포 특성을 분석한다. 또한 군집분석

(Cluster Analysis)을 통해 역량 조합이 유사한 기업 집단을 도출함으로써, 단순한 점수 비

교를 넘어 정책적 개입이 필요한 구체적인 기업 유형을 식별하고 각 유형별 병목 요인을 

프로파일링한다.

넷째, SDICI와 기업 성과 및 인력 수요 간의 상관관계를 분석한다. 혁신역량 지수가 SDV 

관련 매출 및 시장 경쟁력 등 실질적인 기업 성과에 미치는 영향력을 통계적으로 검증한

다. 특히, 혁신역량의 특정 영역이 소프트웨어 인력의 직무별 수요와 수급 격차에 어떠한 

메커니즘으로 작용하는지 회귀분석 등을 통해 규명함으로써, 인력난의 구조적 원인에 대

한 실증적 해답을 제시한다.

다섯째, 정책 대안 도출 및 맞춤형 지원 로드맵 설계이다. 이상의 분석 결과를 종합하여 

SDV 산업의 소프트웨어 인력 정책과 산업 정책을 전환 단계와 기업 유형에 따라 차등·

맞춤형으로 설계할 수 있는 정책적 시사점을 도출한다. 이를 통해 본 연구는 SDV 산업의 

지속 가능한 경쟁력 확보와 인력 정책 고도화를 위한 실증적 근거를 제공한다.

 

- 4 -

제3절

연구 방법

본 연구는 SDV 산업 생태계의 추진 현황과 소프트웨어 인력 수급 실태를 체계적으로 

파악하고, 산업 경쟁력을 정량적으로 진단하기 위한 ‘소프트웨어중심혁신역량지수

(SDICI)’를 개발하는 데 목적이 있다. 이를 위해 실태조사, 지표 설계 및 산출, 통계적 실

증분석, 정책 대안 도출로 이어지는 단계적 연구방법을 적용하였다.

첫째, SDV 산업 생태계 실태조사 및 실증 데이터 구축 단계이다. 본 연구는 SW·AI 인

력 양성 정책 개발과 SDV 전환 경쟁력 진단을 위해, 자동차·부품제조, HW, SW/서비스, 

인프라 등 SDV 전환과 직접적으로 연계된 산업 영역을 모집단으로 설정하였다. 아울러 기

업 규모에 따른 전환 특성과 인력 구조의 차이를 반영하기 위해 산업 영역과 기업 규모를 

동시에 고려한 층화 설계를 통해 조사 대상을 구성하였다. 구조화된 설문조사를 통해 정

책 수립을 위한 기초 자료를 확보하는 동시에, SDICI 지표체계 분석에 활용할 수 있는 실

증 데이터를 구축하였다.

실태조사는 두 가지 연구 목적에 대응하도록 설계되었다. 우선 SW·AI 인력 양성 정책 

개발을 위해 직무별 인력 현황과 숙련 수준, 인력 수요 및 수급격차 등을 중심으로 실태

를 파악하였다. 이를 통해 국내 SDV 산업에서 인력 병목이 발생하는 영역과 정책적 개입

이 필요한 지점을 도출하고자 하였다. 동시에 SDICI 진단을 위한 데이터 확보를 목적으로, 

기업의 SDV 전환 역량을 다차원적으로 측정할 수 있는 항목을 설문에 포함하였다. 구체적

으로는 전략·거버넌스, 기술역량, 인적역량, 비즈니스 혁신, 생태계 협력 등 SDICI를 구성

하는 각 영역별 세부 측정 항목을 설계하여, 실태조사 결과가 곧바로 지수 산출과 이후의 

실증 분석에 활용될 수 있도록 하였다.

이와 같이 수행된 실태조사는 단순한 현황 파악을 넘어, SDV 산업의 인력 구조와 전환 

특성을 정량적으로 진단하고, SDICI를 통해 기업 간·업종 간·규모 간 차이를 비교·분석

할 수 있는 실증적 기반을 제공한다. 또한 조사 결과는 향후 SW·AI 인력 양성 정책, 재

직자 전환 교육, 산업별·규모별 맞춤형 지원 전략을 설계하는 데 활용되는 핵심 근거 자

료로 기능한다.

둘째, SDICI 지표체계 설계 및 측정방안 수립 단계이다. 본 단계에서는 SDV 산업의 구조

적 특성인 소프트웨어 중심 아키텍처, OTA 기반 운영, DevOps/MLOps, 데이터·AI 활용 

등을 반영하여 지표체계를 설계하였다. OECD, EU 등 국내외 선행연구를 검토하여 지표체

계를 5대 영역(대분류)–중분류–세부지표의 다층 구조로 구성하였으며, 각 세부지표별로 개

- 5 -

념 정의와 측정 목적을 명확히 하였다. 특히 인적역량 영역에서는 인력의 양적 규모와 질

적 숙련도, 교육·훈련 및 전환의 지속가능성을 종합적으로 반영하여, 실태조사 데이터와 

직접적으로 연계될 수 있도록 설계하였다.

셋째, 지표 표준화, 가중치 산정 및 SDICI 지수 산출 단계이다. 지표 간 단위 차이와 분

포로 인한 왜곡을 최소화하기 위해 Z-score 및 Min–Max 표준화 등을 지표 특성에 따라 

적용하였다. 가중치는 전문가 대상 AHP 분석(쌍대비교)과 기업 성과 지표와의 관계를 고

려한 실증적 가중치를 결합한 혼합 가중치 방식을 적용하여, 지수의 정책적 타당성과 통

계적 설명력을 동시에 확보하였다. 이를 통해 산출된 기업별 영역 점수와 SDICI 종합점수

는 성숙도 구간 설정과 군집분석을 위한 기초 자료로 활용되었다.

넷째, 통계적 실증분석을 통한 인력 병목 메커니즘 검증 단계이다. 산출된 SDICI를 활용

하여 업종 및 기업 규모별 역량 차이를 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시하였으며, 

성숙도 단계별로 SDV 전환 특성과 병목 요인을 비교·도출하였다. 또한 군집분석을 통해 

역량 조합에 따른 기업 유형을 프로파일링하고, 회귀분석을 적용하여 SDICI 역량이 SDV 

매출 등 실제 성과와 인력 수요 구조에 미치는 영향을 분석함으로써 인력 수급 격차의 구

조적 원인을 실증적으로 규명하였다.

다섯째, 실증 분석 결과에 기반한 정책 대안 도출 및 우선순위 설계 단계이다. 실태조사

와 SDICI 분석을 통해 식별된 성숙도별·군집별 병목 요인을 해소하기 위해, 업종·기업 

규모·유형별로 차별화된 지원 전략을 수립하였다. 정책 수단과 연계하여 하위 성숙도 기

업의 상향 이동과 구조적 불균형 해소를 목표로 하는 맞춤형 정책 로드맵을 제안하였다.

이와 같은 단계적 연구방법을 통해 본 연구는 SDV 산업의 소프트웨어 중심 전환 역량

을 정량적으로 진단하고, 실증 분석에 기반한 정책 유형화와 우선순위 설정을 가능하게 

하는 분석 틀을 구축하였다.

- 6 -

제2장

선행 연구 검토

제1절

소프트웨어중심산업(SDx)의 특성

1.

소프트웨어중심산업(SDx)의 특성

가.

개념적 정의와 특성

소프트웨어중심산업(Software-Defined Industry, 이하 SDx)이란 전통적으로 하드웨어

(HW), 물리적 자산, 설비를 중심으로 가치가 창출되던 산업이 소프트웨어(SW)를 매개로 

제품과 서비스의 기능, 성능, 운영 방식 및 비즈니스 모델을 정의·확장·진화시키는 구조

로 전환된 상태를 의미한다. 즉, SDx 산업은 소프트웨어가 단순한 운영 보조 도구에 머무

는 것이 아니라, 산업 경쟁력의 핵심 구성요소이자 가치 창출의 주체로 작동하는 새로운 

산업 패러다임을 전제로 한다.

SDx 환경 하에서 제품의 경쟁력은 더 이상 물리적 사양이나 정적인 성능에 의해 결정되

지 않는다. 대신 소프트웨어를 통해 기능이 유연하게 정의되고(Software-defined), 데이터 

기반 분석과 알고리즘 개선을 통해 사용자 가치가 상시 최적화되는 '동적 경쟁력'이 핵심 

요소로 작용한다. 이를 통해 제품과 서비스는 단일 판매 모델을 넘어 서비스화와 구독 기

반의 플랫폼 비즈니스로 확장될 수 있는 가변적 잠재력을 보유하게 된다.

전통 산업은 설비, 공정, 물리적 성능을 중심으로 경쟁력이 형성되는 구조적 특성을 지

닌다. 제품의 주요 기능은 설계 및 제조 단계에서 대부분 확정되며, 이후의 개선은 신제품 

출시나 대규모 설비 교체와 같은 불연속적 혁신을 통해 이루어진다. 이에 따라 혁신 주기

는 상대적으로 길며, 경쟁력은 자본 투입 규모, 생산 효율성, 공급망 안정성 등에 크게 의

존한다. 이 과정에서 소프트웨어와 데이터는 주로 운영 효율을 보조하거나 사후 품질 관

리를 지원하는 부차적 수단에 그친다.

반면, SDx 산업에서는 소프트웨어가 시스템의 기능과 진화 방향을 규정하는 중심 요소

로 작동한다. 하드웨어는 점차 표준화된 범용 플랫폼으로 변모하며, 경쟁 우위는 소프트웨

어 아키텍처의 설계 수준, 데이터 활용 역량, 그리고 기능을 지속적으로 확장할 수 있는 

민첩성에 의해 좌우된다. 혁신은 특정 시점의 단발성 투자가 아니라 업데이트와 개선이 

반복되는 상시적·누적적 과정으로 전개되며, 이러한 혁신의 속도와 확장성이 산업의 실

- 7 -

질적인 격차를 결정하게 된다.

인력 자원 측면에서도 전통 산업과 SDx 산업 간에는 근본적인 차이가 존재한다. 전통 

산업에서의 인적 자원 이슈가 주로 숙련 노동의 고령화나 인력 공급 감소와 같은 '양적 

수급'의 문제로 인식되었다면, SDx 산업에서는 소수의 고숙련 소프트웨어, AI, 플랫폼 전

문 인력이 시스템 전체의 성능과 확장성을 결정짓는 '구조적 병목'으로 부상한다.

이러한 핵심 인적 자원은 단순한 채용 규모의 확대나 물리적 설비 투자로 대체될 수 없

으며, 인력의 역할 재정의, 역량 구성의 고도화, 그리고 끊임없는 기술 학습과 전환 경로

에 대한 정밀한 관리 전략을 요구한다. 따라서 SDx로의 전환은 단순한 기술적 도입을 넘

어, 인적 자원의 역량 구조와 관리 체계의 근본적인 재설계를 수반하는 전사적 혁신 과정

이라 할 수 있다.

구분

전통산업

SDx 산업

산업 패러다임

하드웨어·물리적 자산 중심

소프트웨어·데이터 중심

가치 창출 원천

설비, 공정 효율, 물리적 성능

SW 기능, 데이터, 알고리즘

제품·서비스 정의

설계 시점에 기능 고정

배포 이후에도 SW로 기능 정의·확장

혁신 방식

설비 투자 기반 불연속적 혁신

업데이트·개선이 반복되는 지속적 혁신

혁신 주기

장주기·저빈도

단주기·고빈도

기술 구조

HW–SW 분리, SW는 보조적

HW 범용화, SW가 핵심 아키텍처

데이터 활용

사후 분석·관리 중심

실시간 수집·학습·의사결정

비즈니스 모델

제품 판매 중심

서비스·구독·플랫폼·데이터

경쟁력 원천

규모의 경제, 생산 효율

속도, 확장성, 재사용성

조직 구조

기능·부서 중심, 수직적

플랫폼·프로젝트 중심, 유연

인력 수요

숙련공·설비 운영 인력

SW·AI·데이터·플랫폼 인력

인력 병목

숙련 인력 감소·고령화

핵심 SW/AI 인력의 구조적 부족

산업 생태계

폐쇄적 공급망 중심

개방형 플랫폼·생태계

정책 초점

설비 투자·입지·규제

인력·SW 역량·데이터·플랫폼

<표 2-

1

> 전통산업과 SDx산업의 특성 비교

- 8 -

나.

SDx 산업의 사례 

SDx 산업은 특정 산업에 국한되지 않고, 제조, 의료, 에너지, 항공·방위, 로보틱스 등 

다양한 산업에서 공통적으로 관찰되는 소프트웨어 중심 혁신 패러다임이다. 이들 산업은 

공통적으로 기능 정의와 경쟁력의 중심이 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하는 구조적 전

환을 겪고 있다. 즉, 과거에는 설비, 장비, 물리적 인프라의 성능과 규모가 산업 경쟁력을 

좌우하였다면, 최근에는 데이터의 축적과 활용, 소프트웨어 아키텍처의 유연성, 알고리즘

의 정교화, 운영 체계의 민첩성이 핵심 경쟁요인으로 부상하고 있다. 주요 산업별 사례를 

살펴보면 다음과 같다.

1) 제조(Software-Defined Manufacturing): 설비 중심에서 데이터·아키텍처 중심으로 전환

제조 산업의 경우 이러한 변화는 스마트 제조와 디지털 전환 흐름 속에서 뚜렷하게 나

타난다. 전통적인 제조 시스템은 PLC(Programmable Logic Controller) 기반의 설비 통제 

구조를 중심으로 운영되어 왔으며, 생산성 향상과 공정 개선은 주로 설비 교체나 생산라

인 재구성과 같은 물리적 투자에 의해 달성되는 경향이 강하였다. 이에 따라 혁신은 대규

모 자본 투자를 수반하는 불연속적 방식으로 추진되었고, 제조 경쟁력 역시 고성능 설비 

확보와 생산라인의 물리적 효율성에 크게 의존하여 왔다. 

제조 분야에서는 이러한 변화가 스마트 제조 확산과 함께 뚜렷하게 나타나고 있다. 전

통적인 제조 산업은 PLC 기반의 설비 통제 구조를 중심으로 운영되어 왔으며, 생산성 향

상과 공정 개선은 설비 교체 또는 

그러나 최근에는 디지털 트윈, 통합 소프트웨어 플랫폼, 실시간 데이터 분석 시스템 등

이 생산 공정 운영의 핵심 요소로 자리 잡으면서, 공정 제어와 최적화의 중심이 설비 자

체에서 소프트웨어 제어 계층으로 이동하고 있다. 공정 최적화 알고리즘과 품질 예측 모

델은 소프트웨어 업데이트를 통해 지속적으로 고도화될 수 있으며, 생산 전략 또한 코드 

수정과 모델 개선을 통해 탄력적으로 조정될 수 있다. 

이에 따라 제조 산업의 경쟁력은 단순한 설비 투자 규모보다는 공정 데이터의 축적 및 

활용 역량, 디지털 트윈 기반의 예측·시뮬레이션 능력, 그리고 소프트웨어 기반 공정 최

적화를 얼마나 신속하게 반복할 수 있는가에 의해 좌우되는 방향으로 재편되고 있다.

2) 의료(Software-Defined Healthcare): 의료 기능의 알고리즘화

의료 분야는 오랫동안 CT, MRI와 같은 고가 진단 장비를 중심으로 발전해 왔으며, 장비

의 물리적 성능과 정밀도가 진단 정확도를 결정하는 핵심 요소로 인식되어 왔다. 이에 따

- 9 -

라 의료 산업의 경쟁은 장비 기술 수준과 판매 규모를 중심으로 형성되는 경향이 강했다. 

그러나 최근에는 영상 판독 알고리즘, 진단 인공지능 모델, 디지털 치료제(DTx), 원격 모

니터링 시스템 등 소프트웨어가 의료 기능 자체를 수행하는 사례가 확대되고 있다. 이 과

정에서 의료기기는 진단과 치료의 전 과정을 독자적으로 수행하는 장비라기보다, 데이터

를 수집·전달하는 플랫폼으로서의 성격이 강화되고 있으며, 진단 및 치료의 성과는 소프

트웨어 모델의 학습 수준과 개선 속도에 의해 좌우되는 경향이 뚜렷해지고 있다. 알고리

즘 업데이트를 통해 진단 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있고, 원격 모니터링 및 맞춤형 

치료 기능 또한 소프트웨어 개선을 통해 단계적으로 확장될 수 있다는 점에서, 의료 산업

의 경쟁력은 장비 판매 규모보다 임상 데이터 확보와 품질 관리 역량, AI 모델의 지속적 

재학습 체계, 규제 대응 및 보안·운영 관리 능력으로 이동하고 있는 것으로 판단된다.

3) 에너지(Software-Defined Energy): 설비 중심 전력망에서 플랫폼 기반 운영으로

에너지 분야 역시 설비 중심 산업에서 소프트웨어 중심 운영 산업으로 전환되고 있는 

대표적 사례에 해당한다. 전통적인 전력 산업은 발전소와 송배전망 등 대규모 물리적 설

비를 기반으로 운영되어 왔으며, 전력 생산과 공급의 안정성 및 효율성은 주로 설비 용량

과 네트워크 구조에 의해 결정되었다. 또한 운영 방식의 변화 역시 설비 증설이나 교체와 

같은 물리적 조치를 전제로 하는 경우가 많았다. 

그러나 스마트 그리드와 가상발전소(VPP)가 확산되면서 태양광, 에너지저장장치(ESS), 전

기차 등 다양한 분산 에너지 자원이 하나의 소프트웨어 플랫폼 아래에서 통합적으로 제어

되는 구조가 형성되고 있다. 전력 수요 예측, 발전량 조정, 저장 및 배분 최적화는 AI 기

반 알고리즘을 통해 실시간으로 수행되고 있으며, 운영 전략 또한 소프트웨어 업데이트를 

통해 유연하게 조정될 수 있다. 

이에 따라 에너지 산업의 경쟁력은 발전 설비의 절대 규모보다 데이터 기반 수요 예측

의 정확도, 통합 제어 플랫폼의 안정성, 실시간 최적화 알고리즘의 정교성에 의해 결정되

는 방향으로 전환되고 있다.

4) 항공·방위(Software-Defined Aerospace & Defense): 모듈화와 기능의 소프트웨어화

항공·방위 분야에서도 소프트웨어 정의 구조의 확산이 점차 가시화되고 있다. 전통적

으로 항공·방위 산업은 기체 성능, 무장 체계, 통신 장비 등 물리적 플랫폼의 성능과 신

뢰성을 중심으로 경쟁이 이루어져 왔다. 

그러나 최근에는 MOSA(Modular Open Systems Architecture) 기반의 모듈형 개방 구조가 

- 10 -

1)

 ROS2(Robot Operating System 2)는 로봇 소프트웨어 개발을 위한 오픈소스 미들웨어 플랫폼으로, 로봇의 센서·

제어·AI 기능을 통합하고 분산 시스템 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 설계된 차세대 로봇 운영체계이다.

확산되면서, 임무 기능의 소프트웨어화와 시스템 모듈화가 빠르게 진전되고 있다. 임무 시

스템, 통신 체계, 위성 제어 기능 등은 모듈화된 소프트웨어로 설계되고 있으며, 기능 개

선 또한 하드웨어 교체보다는 소프트웨어 업그레이드를 통해 이루어지는 비중이 확대되고 

있다. 이에 따라 동일한 기체 또는 플랫폼이라 하더라도 소프트웨어 구성과 운영 체계에 

따라 임무 수행 능력이 달라질 수 있게 되었으며, 사이버보안과 운영 통제 능력 역시 핵

심 경쟁요소로 부상하고 있다. 

이는 항공·방위 산업에서도 경쟁의 중심이 물리적 플랫폼 성능 자체에서 시스템 아키

텍처 설계 역량과 소프트웨어 통합·운영 역량으로 이동하고 있음을 보여준다.

5) 로보틱스(Software-Defined Robotics): 범용 하드웨어 위의 알고리즘 경쟁

로보틱스 분야 또한 SDx 전환의 특성이 명확하게 나타나는 영역이다. 기존의 로봇 산업

은 전용 하드웨어와 펌웨어 기반의 폐쇄형 제어 구조를 중심으로 발전해 왔으며, 기능 고

도화 역시 하드웨어 정밀도 향상이나 신형 장비 개발을 통해 이루어지는 경우가 많았다. 

그러나 최근에는 ROS21)와 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 개방형 구조가 확산되면서, 로

봇의 물리적 구조는 점차 범용화되는 반면 차별화의 핵심은 소프트웨어 알고리즘으로 이

동하고 있다. 경로 최적화, 비전 AI, 자율제어 로직, 다수 로봇 간 협업 제어 등 주요 기능

은 소프트웨어에 의해 구현되며, 클라우드와 연계된 학습 루프를 통해 지속적으로 개선된

다. 

이에 따라 로봇의 기능 향상은 더 이상 신형 장비 출시만으로 달성되는 것이 아니라, 

소프트웨어 업데이트와 AI 모델 개선을 통해 반복적으로 이루어지는 구조로 전환되고 있

다. 결과적으로 로보틱스 산업의 경쟁력은 하드웨어의 기계적 정밀성 자체보다 데이터 활

용 능력과 소프트웨어 진화 속도에 의해 결정되는 방향으로 변화하고 있다.

이상의 사례를 종합하면, SDx 산업은 산업별 적용 양상에는 차이가 있으나 몇 가지 공

통된 구조적 특성을 보인다. 첫째, 기능을 정의하는 핵심 계층이 하드웨어에서 소프트웨어

로 이동하고 있다. 둘째, 하드웨어는 범용 플랫폼으로 표준화되는 반면, 차별화의 원천은 

소프트웨어 아키텍처와 데이터 활용 방식에서 형성되고 있다. 셋째, 혁신의 단위가 설비 

교체나 신제품 출시와 같은 불연속적 방식에서 지속적 업데이트와 반복적 개선의 구조로 

전환되고 있다. 넷째, 산업 내 경쟁 격차는 단순한 자본 투자 규모보다 소프트웨어와 알고

리즘을 얼마나 빠르게 고도화할 수 있는가에 의해 형성되고 있다. 다섯째, 핵심 경쟁력은 

- 11 -

물리적 자산 보유 능력보다 아키텍처 설계 역량, 데이터 축적 및 활용 역량, 운영 민첩성 

등 소프트웨어 중심 역량으로 재편되고 있다.

이는 SDV 산업에서 나타나는 구조와 본질적으로 동일한 맥락에 있으며, SDx 전환이 특

정 산업에 국한된 개별 현상이 아니라 산업 전반에 걸쳐 확산되고 있는 보편적 패러다임 

전환임을 보여준다. 결국 SDx 산업의 본질은 단순한 디지털화에 있는 것이 아니라, 소프

트웨어를 중심으로 기능을 지속적으로 재정의하고 고도화할 수 있는 진화 구조를 얼마나 

효과적으로 설계·운영할 수 있는가에 있다고 할 수 있다. 이러한 점에서 향후 산업 경쟁

력은 하드웨어의 우수성 그 자체보다, 데이터와 소프트웨어를 기반으로 기능을 유연하게 

확장하고 지속적으로 개선할 수 있는 역량에 의해 결정될 가능성이 높은 것으로 판단된

다.

2.

소프트웨어중심혁신역량의 개념적 정의와 특징

가.

개념적 정의

소프트웨어중심혁신역량(SDIC)은 기업 또는 산업이 소프트웨어를 기반으로 제품, 서비스, 

프로세스, 비즈니스 모델을 지속적·반복적으로 재구성하고 확장할 수 있는 구조적·동태

적 능력의 총체를 의미한다. 이는 단순한 디지털 기술의 도입이나 특정 인력의 보유 수준

을 넘어, 조직, 기술, 인력, 거버넌스가 유기적으로 결합되어 혁신이 상시적으로 작동하고, 

이를 실질적인 성과로 전환할 수 있는 전사적 실행체계 및 역량을 포괄하는 개념이다.

나.

소프트웨어중심혁신역량의 핵심 특징

소프트웨어중심혁신역량은 기존의 기술 도입 중심 접근과 구별되는 몇 가지 구조적 특

징을 갖는다. 

첫째, 소프트웨어의 위상이 근본적으로 재정의되고 있다. 소프트웨어는 더 이상 비용 절

감이나 업무 효율화를 위한 보조적 수단이 아니라, 제품과 서비스의 기능을 정의하고 차

별적 가치를 창출하는 핵심 전략 자산으로 인식된다. 이에 따라 산업 경쟁력의 원천은 하

드웨어나 물리적 자산 중심 구조에서 소프트웨어 아키텍처 설계 역량과 데이터 활용 역량

으로 이동하고 있다.

둘째, 혁신의 작동 방식이 변화하고 있다. 소프트웨어 중심 혁신역량은 일회성 연구개발 

투자나 단발적 프로젝트 성과에 의존하는 것이 아니라, 소프트웨어를 매개로 기능 개선과 

- 12 -

서비스 확장이 지속적으로 이루어지는 상시적 혁신 체계를 전제로 한다. 이에 따라 혁신

은 특정 시점에서 완료되는 결과물이 아니라, 시간의 흐름에 따라 누적·확장되며 점진적

으로 성과를 증대시키는 동태적 과정으로 작동한다.

셋째, 소프트웨어중심혁신역량은 유기적 복합 역량(composite capability)의 성격을 가진

다. 이는 단순한 기술 역량을 넘어, 경영 전략, 조직 구조, 인적 자원, 외부 생태계와의 협

력 구조가 상호 결합된 형태로 발현된다. 특히 SW·AI 인력이 조직 내에서 기획, 현업, 

사업 부문과 유기적으로 연계되어 실제 서비스와 성과 창출로 이어지는 구조를 형성하는 

것이 핵심적인 결정 요인으로 작용한다.

넷째, 소프트웨어중심혁신역량은 동태적이며 미래지향적인 특성을 지닌다. 이는 현재의 

디지털화 수준이나 기술 도입 정도를 측정하는 정태적 지표를 넘어, 변화하는 기술 환경

과 시장 조건에 대응하여 새로운 가치를 얼마나 유연하게 창출할 수 있는지를 평가하는 

개념이다. 즉, ‘현재의 수준’ 자체보다는 ‘미래 변화에 대한 대응 역량과 실행 가능

성’을 중심으로 평가된다는 점에서 차별성을 갖는다.

3.

소프트웨어중심혁신역량의 부상

최근 SDV(자동차), SDH(의료)를 포함한 SDx 산업 전반에서는 디지털 전환(DX)을 넘어, 

인공지능과 소프트웨어가 제품·서비스의 핵심 구조를 규정하는 AX(AI Transformation) 

단계로의 이행이 빠르게 진행되고 있다. 이러한 변화는 단순한 기술 도입 수준의 차원을 

넘어, 산업의 경쟁구조 자체를 재편하는 구조적 전환으로 이해할 필요가 있다. 이에 따라 

산업 경쟁력의 중심 역시 개별 디지털 기술의 도입 여부에서, 소프트웨어와 AI를 기반으

로 지속적인 혁신을 설계·운영·확산할 수 있는 조직적 역량, 즉 소프트웨어 중심 혁신

역량으로 이동하고 있다.

McKinsey & Company(2025)는 다양한 산업에서 경쟁의 핵심이 하드웨어 성능이나 단발

성 제품 출시가 아니라, 소프트웨어 아키텍처 설계, 플랫폼화, 지속적 업데이트(OTA), 품

질 및 안전 관리 체계로 재편되고 있음을 지적한다. 이는 SDx 산업에서 소프트웨어가 부

가적인 IT 요소가 아니라 제품과 서비스의 진화를 주도하는 구조적 기반으로 기능하고 있

음을 의미한다. 따라서 기업 경쟁력은 이러한 전환을 기술적으로 구현하는 수준을 넘어, 

이를 조직 차원에서 지속적으로 운영하고 고도화할 수 있는 혁신역량에 의해 좌우되는 것

으로 판단된다.

- 13 -

이러한 관점은 Boston Consulting Group(BCG, 2024; 2025)의 AI 관련 연구에서도 일관되

게 확인된다. 2024년 ‘Where’s the Value in AI?’와 2025년 ‘From Potential to 

Profit’은 다수 기업이 AI를 도입하고 있음에도 불구하고, 실제 매출, 생산성, 가치 창출

로 이어지는 사례는 제한적이라는 의미에서 ‘AI 영향 격차(AI Impact Gap)’을 실증적으

로 제시한다. 특히 해당 연구들은 기술 도입 자체보다 운영화(Operationalization), 전사 확

산(Scaling), 가치 창출 영역 집중(Value Focus), 성과 관리 체계가 실제 성과를 결정짓는 

핵심 요인임을 강조하며, SDx 산업에서는 이러한 격차가 보다 구조적으로 나타날 가능성

이 있다고 본다.

한편, MIT Center for Information Systems Research(2024)은 기업의 AI 성숙도와 재무 

성과 간의 관계를 분석한 연구를 통해, AI 성숙도의 단계적 상승이 기업 성과 개선과 유

의미한 상관관계를 가진다는 점을 제시한다. 특히 이 연구는 디지털 자산화(digital 

assetization)와 조직 학습 메커니즘을 핵심 요인으로 강조하고 있는데, 이는 SDx 산업에서 

반복적 소프트웨어 릴리즈, 재사용 가능한 데이터·모델·플랫폼의 축적, 그리고 실험과 

실패를 학습으로 전환하는 조직 역량이 장기적 경쟁력의 핵심임을 뒷받침한다.

따라서 SDx 산업의 확산과 AX 전환 가속화 환경에서 소프트웨어 중심 혁신역량은 단순

한 IT 활용 능력을 넘어, 제품 구조의 소프트웨어 정의, 운영화 및 확산 역량, 조직 학습 

및 자산화 능력을 포괄하는 개념으로 재정의될 필요가 있다. 이는 기존의 DX 성숙도 중

심 접근과는 구별되는 새로운 경쟁력 진단 체계의 필요성을 제기한다는 점에서 정책적·

이론적 의의를 갖는다.

4.

분석 틀로서의 소프트웨어중심혁신역량지수(SDICI)의 의미

SDICI(Software-Defined Innovation Capability Index)는 소프트웨어를 기반으로 혁신이 자

생적으로 작동하고 지속적으로 진화할 수 있는 구조적 기틀을 갖추었는지를 진단하기 위

한 핵심 분석 틀이다. 이는 단순히 디지털 기술의 도입 수준을 측정하는 정태적 지표를 

넘어, 소프트웨어 중심 산업 환경에서 조직이 장기적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있는 잠

재력과 실질적 실행력을 종합적으로 평가하는 데 목적을 둔다. 즉, 기존 DX 성숙도 지표

가 기술 도입의 결과를 사후적으로 평가하는 데 중점을 두었다면, SDICI는 지속 가능한 성

과 창출을 가능하게 하는 조직의 체질과 구조를 사전적·동태적으로 진단하는 데 의의가 

있다.

- 14 -

최근 SDV, 스마트 제조 등 SDx 산업에서는 유사한 수준의 기술을 도입했음에도 불구하

고, 실제 창출되는 비즈니스 성과와 혁신 속도에서 기업 간 격차가 크게 확대되는 현상이 

관측되고 있다. 기존 DX 성숙도 모델은 기술 확산 초기 단계에서 인프라 구축 수준을 파

악하는 데는 유용하였으나, 소프트웨어 중심 환경에서 나타나는 질적 경쟁력의 차이를 설

명하는 데에는 한계를 드러내고 있다. 이는 SDx 산업의 본질적 경쟁력이 단순히 ‘얼마나 

디지털화되었는가’라는 양적 지표를 넘어, ‘소프트웨어를 중심으로 혁신이 상시적으로 

작동하는 구조를 확보하고 있는가’라는 질적 수준으로 전환되었기 때문이다.

이러한 문제의식에서 출발한 SDICI는 혁신이 작동하는 구조적 역량을 체계적으로 계량

화함으로써, 산업 내 경쟁력 차이와 성과 격차를 정밀하게 분석하기 위한 도구로 설계되

었다. SDICI는 단순한 기술 도입 지표의 나열을 넘어, 소프트웨어 중심 산업 환경에서 조

직의 미래 경쟁력과 실행 역량을 진단하고, 이를 기반으로 정책적 개입과 지원 방향을 도

출할 수 있는 근거를 제공하는 분석 프레임워크로 기능한다.

결과적으로 SDICI는 기업 및 산업의 디지털 전환 수준을 평가하는 기존 접근을 보완·

확장하여, 소프트웨어 중심 혁신 구조의 구축 여부와 그 실행 가능성을 진단하는 핵심 지

표로서, 향후 산업 정책 수립과 지원 체계 설계에 있어 중요한 기준으로 활용될 수 있을 

것으로 판단된다.

구분

DX 성숙도(Digital Maturity)

SDICI

진단 목적

디지털 전환의 도입·활용 수준파악

SDx 산업에서의 SW중심 경쟁력진단

진단 대상

ICT·디지털 기술의 보유 및 활용 상태

전략·기술·인력·비즈니스·생태계의 혁신 

역량 구조

분석 관점

기술·시스템 중심

역량(capability) 중심

혁신 메커니즘

기술 도입 → 효율 개선

SW 내재화 → 상시적·누적적 혁신

인력 관점

디지털 인력 보유 여부

SW·AI 인력의 역할·숙련·조직 내 위치

산업 경쟁력 설명력

제한적

SDx 산업에 특화된 설명력

정책 활용

DX 확산·보급 정책

경쟁력 진단, 병목 식별, 투자·인력 정책 

연계

<표 2-

2

> DX 성숙도와 SDICI의 특성 비교

- 15 -

2)

 BCG는 AI readiness를 평가하기 위해 광범위한 AI 관련 메트릭 중 33개 핵심 지표를 선정하고, 중복을 최소화하

며 포괄적 평가가 가능하도록 구성했다.

제2절

선행연구 검토

1.

소프트웨어 중심 혁신역량

AI·SW 중심 전환이 산업 경쟁력의 핵심 요인으로 부상함에 따라, 전환 수준을 진단하

기 위한 지표체계와 성숙도 모델이 국내외에서 다층적으로 축적되어 왔다. 선행 프레임워

크들은 측정 단위(국가/산업/기업), 측정 목적(준비도/성숙도/전환 로드맵), 지표의 구성 방

식(정량 KPI/체크리스트/사례 기반)에 따라 상이한 설계 논리를 갖는다. 이러한 설계 논리

의 차이는 지표체계의 정책적 활용 목적(국가 간 비교, 기업 진단, 정책사업 설계, 로드맵 

관리)을 규정한다는 점에서, SDICI의 지표체계 설계를 위한 선행연구 검토는 단순 나열이 

아니라 지표의 기능과 적용 범위를 구조적으로 구분하는 작업을 필요로 한다.

본 연구는 주요 선행 프레임을 ‘무엇을 측정하며, 어떠한 정책·분석 목적에 활용하기 

위한 지표인가’라는 관점에서 유형화하고, 이를 토대로 SDICI 지표체계 설계에 대한 이론

적·방법론적 시사점을 도출하고자 한다.

가.

거시(국가·경제권) 준비도 지표체계

첫 번째 유형은 국가·경제권 단위에서 AI 또는 디지털 전환의 ‘준비 상태’를 정량화

하는 거시 준비도(readiness) 관련 지표체계이다. EU의 Digital Compass/DESI는 디지털 인

프라, 인력, 기업의 디지털화, 공공서비스 등을 국가 단위의 디지털 KPI로 구조화하고, 정

책 목표(예: 2030 Digital Decade)의 이행 정도를 다차원 대시보드로 추적하는 표준 체계로 

작동한다(EC, 2025). OECD는 정책결정자가 활용 가능한 포괄 지표를 목표로 OECD AI 

Index를 추진하고 있으며, 신뢰할 수 있는 AI 정책·관행의 혁신성과 신뢰성을 함께 평가

할 수 있는 지표 프레임을 지향한다(OECD.AI, 2025).

또한 BCG의 분석은 73개 경제권을 대상으로 AI 성숙도를 비교하면서, 전환의 압력·취

약성을 의미하는 ‘노출(exposure)’과 전환 수행 능력을 의미하는 ‘준비도(readiness)’

를 분리하여 해석하도록 설계한 점이 특징적이다(BCG, 2024). 이와 연동되는 ASPIRE 

Index는 AI 준비도(AI readiness)를 전략 의지(Ambition), 인재역량(Skills), 정책·규제(Policy 

and regulation), 투자(Investment), 연구·혁신(Research and innovation), 생태계(Ecosystem)

의 6개 차원으로 분해하고 다수의 정량 지표를 통해 국가 간 비교를 수행한다2). 

- 16 -

이 프레임의 핵심은 전환의 기반 역량을 기능적으로 분해하고 지표 간 중복을 최소화함

으로써, ‘환경적 여건’을 정합적으로 측정하려는 시도에 있다.

구분

영역명

영역 정의(요약)

주요 세부 지표

A

Ambition

국가 차원의 AI 전략 의지와 

정책적 방향성

• AI 전략 존재 여부

• 전담 AI 정부 부처/기관 존재 여부

S

Skills

AI 인재의 규모·집적도와 활용 

역량

• AI 관련 전문인력 집중도

• AI 전문인력 풀 규모

• 총 공공 기여도

• 상위 1,000 GitHub 사용자 기여도

• Kaggle Grandmasters 수

• 인구 1,000명당 Python 패키지 다운로드 수

P

Policy and 

Regulation

AI 확산을 뒷받침하는 

제도·규제·거버넌스 환경

• 규제 품질(Regulatory quality)

• 거버넌스 효과성

• 데이터 거버넌스 수준

• 경제적 자유 지수

• AI 및 민주적 가치 지수

I

Investment

AI 산업 및 관련 ICT 분야에 

대한 투자·시장 규모

• AI 유니콘 기업 가치

• AI 관련 기업 GDP 기여도 맵

• ICT 서비스 교역액(1인당)

• ICT 재화 교역액(1인당)

• AI 관련 VC 가용성• AI 기업 투자 규모

• 컴퓨터·소프트웨어 지출

R

Research and 

Innovation

AI 연구·기술 창출 역량

• AI 관련 학술 논문 수

• AI 관련 특허 수

• AI 분야 상위 랭크 대학 수

• AI 분야 학술 분야 수

• AI 스타트업 수

E

Ecosystem

AI 활용을 가능하게 하는 

디지털·산업 인프라와 제도 

환경

• 고정 브로드밴드 트래픽(1인당)

• 전기 요금

• 통신 인프라 지수

• 평균 다운로드 속도

• 온라인 서비스 지수

• 경제 전반 통계시스템 성과

<표 2-

3

> ASPIRE Index 구성요소 및 세부 지표

  * 출처: BCG(2024), Readiness for AI: ASPIRE Index (BCG)

따라서 이러한 지표는 국가 간 비교나 지역 기반 구조적 제약을 설명하는 데 유효하나, 

동일한 국가·산업 환경 내에서 기업 간 전환 성과가 상이하게 나타나는 이유, 또는 전환 

병목이 조직 내부의 어떤 역량 결핍에서 발생하는지까지 설명하는 데에는 한계를 갖는다. 

이는 SDICI 설계에서 중요한 함의를 제공한다. 즉 SDICI는 거시 지표가 제공하는 ‘외연

(환경)’을 해석 변수로 인정하되, 기업 수준에서 전환의 구현과 확산을 결정하는 ‘내연

(실행 역량)’을 계량적으로 측정하는 진단 도구로 설계될 필요가 있다. 특히 소프트웨어 

- 17 -

중심 산업에서는 규제 강도, 안전 요구, 데이터 접근성, 표준 압력 등 외생 요인의 영향이 

상대적으로 크므로, SDICI는 내부 역량과 외부 환경의 효과를 분석적으로 구분할 수 있도

록 지표체계 또는 해석 프레임을 구성해야 한다(BCG, 2024).

나.

기업(조직) 단위 DX 및 AI 성숙도 모델 

두 번째 유형은 기업(조직) 단위에서 디지털 전환(DX) 또는 AI 전환의 성숙도를 진단하

는 모델이다. DX 성숙도 모델은 대체로 디지털 전략, 조직·문화, IT 인프라, 프로세스 디

지털화, 고객 경험 등 범용 영역을 포괄하며, 산업 간 적용 가능한 진단 틀을 제공한다. 

McKinsey의 ‘Digital Quotient(DQ)’는 18개 실천(practices)을 바탕으로 기업의 디지털 성

숙도를 설문 기반으로 진단하고 단일 지표로 요약한 대표적 사례다(Catlin et al., 2015).

또한 OECD의 ‘Going Digital Integrated Policy Framework’는 디지털 전환을 7개 상호

연계 정책 차원(인프라·서비스·데이터 접근, 디지털 기술·데이터의 효과적 활용, 혁신, 

좋은 일자리, 포용, 신뢰, 시장 개방)으로 구조화함으로써, 디지털 전환이 단일 기술 도입

이 아니라 복합적 구조 변화임을 강조한다(OECD, 2020).

그러나 SDx 산업에서 요구되는 혁신역량은 ‘전사 디지털화’ 수준만으로 충분히 설명

되지 않는다. 소프트웨어 중심 산업에서는 제품·서비스 경쟁우위가 소프트웨어 아키텍처, 

업데이트(릴리즈/OTA) 체계, 데이터·AI의 내재화, 운영화 능력에 의해 결정되며, 이러한 

요소는 범용 DX 성숙도 모델의 상위 범주(전략·문화·인프라) 안에서 상대적으로 희석될 

가능성이 있다. 이 점에서 ‘소프트웨어중심(software-defined)’ 전환이 산업 구조를 재편

하고, AI가 개발 비용과 리드타임 구조를 변화시킬 수 있다는 논의는 SDx 맥락의 별도 측

정축 필요성을 뒷받침한다(McKinsey, 2025). 따라서 SDICI는 DX 성숙도 모델이 제공하는 

범용 진단의 장점을 일부 수용하되, SDx 산업의 혁신 매커니즘을 직접 측정하는 별도의 

축을 구축할 필요가 있다.

한편 AI 성숙도 모델은 AI를 단순 기술 도입 수준이 아니라 조직 전반의 운영체계 성숙

도로 규정한다. Gartner는 AI 성숙도를 전략, 제품, 거버넌스, 엔지니어링, 데이터, 운영모

델, 문화의 7개 영역에서 평가하는 프레임(진단·로드맵 툴킷)을 제시하며, 이를 통해 조

직의 AI 준비도를 체계적으로 평가할 수 있음을 명시한다(Gartner, 2024).

또한 IDC의 ‘MaturityScape: Artificial Intelligence 2.0’은 Ad hoc(즉흥적)→Opportunistic 

(기회적)→Repeatable(반복가능)→Managed(관리가능)→Optimized(최적화)로 이어지는 5단계 

모델을 제시하고, 단계 간 차이를 기술 도입 유무가 아니라 운영 방식과 관리 체계의 질

적 차이로 구분한다(IDC, 2022). MIT CISR는 4단계 Enterprise AI Maturity 모델을 제시하

- 18 -

며, 성숙도 상승에 따라 재무 성과가 개선된다고 보고하고, 단계 상승의 핵심 요인으로 디

지털 자산(digital assets)과 조직 학습(organizational learning)을 강조한다(Weill et al., 

2024).

아울러 Accenture는 AI 성숙을 데이터·AI 기술 역량의 축적만으로 설명하지 않고, 인

재·조직·운영 역량과 책임 있는 AI를 포괄하는 ‘AI 코어(AI Core)’가 실제 산업 현장

에서 구현·확산되는 수준에 의해 결정된다고 본다. 즉, AI 성숙은 기술 개발 단계가 아니

라 인재 투자, 조직·운영 체계 내재화, 책임 있는 설계와 거버넌스가 결합되어 AI가 일상

적 업무와 비즈니스 프로세스에 정착되는 ‘산업화’ 단계에서 강화된다는 점을 강조한다

(Accenture, 2022).

이상의 기업 단위 성숙도 모델은 SDICI 설계에 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, 

전환 성숙의 결정요인은 기술 보유 자체가 아니라 사람·조직·프로세스를 포함한 실행 

체계에 있으므로, SDICI의 기술역량은 단순 개발 가능 여부가 아니라 운영화(배포 이후 모

니터링·품질·드리프트 관리)와 제품화(서비스/제품 내장)를 포함한 지표군으로 측정되어

야 한다(Gartner, 2024; Accenture, 2022).

둘째, 연속 점수 기반 진단만으로는 정책 타기팅이 제한되므로, IDC의 논리처럼 단계

(Level) 기반 성숙도 구간을 병행하여 기업의 전이 단계 및 병목을 명시적으로 제시할 필

요가 있다(IDC, 2022).

셋째, AI 성과는 데이터·플랫폼 기반 역량과 결합되어 나타나므로, 지표체계에서 데이

터·플랫폼 역량을 독립적 핵심 축으로 설정해야 한다(Gartner, 2025).

넷째, MIT CISR가 제시하는 디지털 자산화 및 조직 학습 메커니즘은 SDx 산업에서 중요

한 설명 변수이며, SDICI는 모델 수나 인력 수보다 재사용 가능한 자산(데이터/모델/피처/

평가체계)의 축적과 학습 메커니즘을 포착할 때 성과 분석(회귀·군집)에서 설명력이 강화

될 수 있다(Weill et al., 2024).

다.

산업 전환 로드맵/확산 프레임 

세 번째 유형은 산업 전환 로드맵 또는 확산 메커니즘 중심 프레임이다. WEF(2025)의 

산업 전환 보고서는 AI를 실험 단계에서 확산 단계로 전이시키기 위한 실행 논리(협력, 책

임 있는 확산, 운영 전환)를 제시하며, 정량 지표를 통한 비교보다는 산업 현장에서의 전

환 경로와 생태계 협력의 중요성을 강조한다(World Economic Forum, 2025).

또한 BCG AI@Scale3)은 확산의 결정 요인이 알고리즘 자체보다 인력·프로세스에 있다

- 19 -

3)

 BCG는 AI를 성공적으로 대규모로 도입하고 비즈니스에 미치는 영향을 극대화하기 위해, 알고리즘(10%), 기술 및 

데이터(20%), 그리고 인력 및 프로세스(70%)에 중점을 둔 10-20-70 접근 방식을 우선시한다.

4)

 McKinsey는 ‘소프트웨어 중심(software-defined)’ 전환이 다양한 산업을 재편하며, AI가 제품/시스템 개발의 비용

과 리드타임 구조에 영향을 미칠 수 있음을 제시한다. 또한 자동차 산업의 소프트웨어 개발 경쟁에서 OTA 업데이

트가 지속적 개선과 신규 기능 도입에 중요한 수단이 될 수 있음을 논의한다.

는 원리를 반복적으로 강조하며, 기술 보유형 진단이 확산 실패를 충분히 설명하지 못할 

수 있음을 환기한다(BCG, 2025).

이러한 프레임들은 SDICI의 기능을 보다 명확히 한다. SDICI가 정량 지표를 통해 기업 

간 병목과 격차를 식별하는 도구라면, 로드맵/확산 프레임은 병목이 발생하는 전환 메커니

즘(협력 구조, 변화관리, 운영 전환)을 설명하고 이를 정책 문장과 프로그램 설계 논리로 

연결하는 역할을 수행한다(WEF, 2025). 따라서 SDICI는 ‘정량 진단’에 초점을 두되, 결

과 해석과 정책 처방은 별도 레이어에서 체계화하는 방식(진단–처방 분리)이 방법론적으로 

타당하다.

라.

소프트웨어 중심 혁신의 특성을 반영

네 번째 유형은 소프트웨어 중심 혁신(Software-Defined Innovation, SDI)을 산업 또는 제

품·서비스 단위에서 평가하려는 접근이다. SDI 관점에서 혁신은 전사적 디지털화 수준이 

아니라, ‘제품·서비스가 소프트웨어에 의해 정의되고(software-defined), 지속적으로 개

선·확장될 수 있는 능력(software-defined capability)’에 의해 구현된다고 본다(McKinsey, 

2025)4).

SDICI가 산업 간 비교를 수행할 경우, 소프트웨어 중심 산업의 구조적 특성을 객관적으

로 포착할 기준이 요구된다. OECD의 ‘A taxonomy of digital intensive sectors’는 산업

의 디지털(소프트웨어) 집약도를 분류하기 위해 소프트웨어(무형 ICT) 투자 비중, ICT 전문

가 고용 비중, ICT 중간재·서비스 구매 비중 등 복수의 정량 지표를 제시하며, 이는 

SDICI 설계에서 산업 구조 변수를 외생 조건 또는 보조 지표로 구성할 수 있는 근거를 제

공한다(Calvino et al., 2018).

- 20 -

2.

SDICI 지표체계 구성에 대한 시사점

이상의 선행 프레임과 연구를 종합하면, SDICI는 기존 DX·AI 성숙도 지표를 단순 확장

하는 방식이 아니라, 선행 프레임의 강점을 흡수·재구성하여 SDx 산업의 구조적 특성을 

직접 진단하는 기업 단위 지표체계로 설계될 필요가 있다.

우선, ASPIRE, OECD, DESI 등 거시 지표는 국가·산업 차원의 디지털·AI 전환 여건을 

계량화하는 외연(환경) 지표로서, SDICI 결과를 해석할 때 기업이 직면한 구조적 노출도와 

제약 조건을 설명하는 보조 레이어를 제공한다. 반면 Gartner, IDC, MIT CISR 등은 기업 

내부의 실행 체계와 성숙도를 진단하는 내연(조직 역량) 프레임으로서, SDICI가 포함해야 

할 핵심 측정 축, 즉 운영화, 제품화, 거버넌스, 자산화, 조직 학습을 구체화한다. 여기에 

WEF, BCG 계열 프레임은 전환의 전이 메커니즘과 확산 논리를 제시함으로써, SDICI 결과

를 정책 처방 언어로 연결하는 해석 틀을 제공한다.

이러한 선행 연구의 시사점을 종합할 때, SDICI는 기존 지표를 대체하는 도구라기보다 

기업 단위·SDx 특화·정량 지표 기반으로 분석 공백을 보완하는 통합 지표로 정의된다. 

특히 SDICI는 성숙도 분석과 군집분석을 결합함으로써, 단순 평균 비교를 넘어 정책 타기

팅과 차등 지원 설계를 가능하게 하는 분석 도구로 기능해야 한다.

지표 구성 측면에서 가장 중요한 원칙은, 다수 연구가 공통적으로 지적하듯이 성과를 

결정하는 요인은 기술 보유 여부가 아니라 운영화와 전사 확산, 가치 실현 능력이라는 점

이다. 이에 따라 SDICI의 SW·AI 기술역량은 모델 개발 자체에 국한되지 않고, 

DevOps·MLOps 기반 운영화, 재사용·표준화를 통한 확산, 가치 풀 정의와 KPI·ROI 기

반 성과 관리까지 포괄하는 구조로 설계될 필요가 있다.

또한 AI 확산의 최소 조건인 데이터·클라우드 현대화 역량은 모델 개발 역량과 분리하

여 측정되어야 한다. 데이터 플랫폼, 품질 관리, 접근 통제, 보안 체계가 미흡한 상태에서

는 AI 전환이 구조적으로 제약되며, 이를 단일 AI 역량 지표로 통합할 경우 진단력이 약화

될 수 있다.

SDx 산업의 특수성을 반영한 소프트웨어 중심 제품 구조 역량 역시 SDICI의 고유 지표

로 포함되어야 한다. HW–SW 디커플링 수준, 플랫폼·모듈 아키텍처 설계 역량, OTA 및 

지속적 업데이트 체계, 소프트웨어 품질·안전 역량은 범용 DX 성숙도 지표와 SDICI를 구

분하는 핵심 차별 요소이다. 이는 SDx 산업에서 전환의 성패가 단발성 도입이 아니라 지

속적 운영과 업데이트 능력에 의해 좌우된다는 점을 직접적으로 반영한다.

- 21 -

제3절

SDICI 지표체계 설계

1.

SDICI 지표체계의 설계 원칙

SDICI는 SDx 산업에서 기업이 소프트웨어와 AI를 기반으로 제품, 서비스, 운영 전반을 

지속적으로 혁신할 수 있는 역량을 계량적으로 측정하기 위한 지수이다. 본 연구에서 

SDICI는 기업이 IT 시스템을 보유하거나 디지털 도구를 부분적으로 활용하는 수준을 의미

하지 않는다. SDICI가 측정하고자 하는 대상은 개별 기술의 도입 여부가 아니라, 기업의 

제품·서비스·운영 구조 자체가 소프트웨어와 AI를 중심으로 재설계되고, 그 구조가 조

직 전반에서 실제로 작동하며 지속적으로 확장·고도화될 수 있는 역량이다.

이러한 개념 정의를 바탕으로 SDICI 지표체계에는 SDx 산업의 경쟁력 전환 메커니즘을 

반영하기 위한 몇 가지 핵심 설계 원칙이 내재되어 있다. 첫째, SDICI는 전환 역량을 개별 

기술의 ‘보유 여부’가 아니라, 전환을 가능하게 하는 구조적 요소들의 결합으로 파악한

다. 이를 위해 전략·거버넌스, 기술, 인력, 비즈니스, 생태계를 서로 구분된 분석 축으로 

설정하고, 기업이 어떤 역량 조합을 갖추고 있으며 어느 지점에서 병목이 발생하는지를 

프로파일 형태로 해석할 수 있도록 설계하였다.

둘째, SDICI는 SDx 산업의 특성을 반영하여 전환의 핵심을 ‘소프트웨어 중심 역량

(software-defined capability)’으로 포착하는 데 초점을 둔다. 하드웨어에서 소프트웨어로

의 전환, 소프트웨어의 내재화, 개발·운영 체계의 정립, 품질·안전 관리, 연동성과 개방

형 구조, 글로벌 표준의 수용과 같은 요소들은 범용적인 DX 지표에서는 상대적으로 비중 

있게 다뤄지지 않지만, SDx 산업에서는 제품 경쟁력과 직결되는 핵심 요인이다. 이에 

SDICI는 단순한 ‘디지털화 수준’이 아니라, 제품과 서비스 구조가 소프트웨어로 정의되

고 지속적으로 개선·진화될 수 있는 능력을 직접 측정하도록 설계되었다.

셋째, ‘기술역량’과 ‘인적역량’을 각각 세분화한 방식은 전환의 장애 요인을 단일

한 ‘역량 부족’ 문제로 환원하지 않고, 투입–기반–운영–확산의 구조 속에서 병목을 식별

하려는 설계 논리를 반영한다. ‘기술역량’을 투자, SW 기술, AI·데이터, 플랫폼·인프

라로 구분하고, ‘인적역량’을 전문인력 확보, 고급인력, 교육·훈련, 유입·유지로 세분

화한 것은 전환 성과가 특정 요소 하나로 설명되지 않으며, 어떤 단계에서 병목이 발생하

는지가 기업 간 차이를 결정한다는 인식에 기초한다.

넷째, SDICI는 ‘기술역량’을 ‘비즈니스 혁신역량’과 유기적으로 연결함으로써, 지표

- 22 -

체계가 기업 성과 분석과 결합될 수 있도록 설계하였다. 서비스 전환 수준, 데이터 기반 

수익모델, 고객 가치 혁신과 같은 지표는 기술이 실제로 시장 가치와 성과로 전환되는 경

로를 반영한다. 이는 SDICI가 단순한 진단 지표에 머무르지 않고, 매출 구조 전환이나 생

산성 향상 등 기업 성과와의 관계를 실증적으로 분석하려는 연구 목적과도 정합적이다.

다섯째, ‘생태계 혁신역량’을 별도의 영역으로 설정한 것은 SDx 전환이 기업 내부의 

노력만으로 완결될 수 없다는 산업적 현실을 반영한 결과이다. SDV를 비롯한 SDx 산업에

서는 파트너십, 오픈소스 활용과 기여, 표준의 수용 여부가 제품 경쟁력과 확산 속도를 좌

우하며, 이는 개별 기업의 단독 투자보다는 협력 기반의 확산 메커니즘을 요구한다. 이에 

SDICI는 협력 네트워크 구축 수준, 오픈소스 활용 및 참여, 글로벌 표준 수용 역량 등을 

통해 기업의 확장성과 외부 연계 역량을 진단하도록 설계하였다.

종합하면, SDICI는 전환 역량을 다차원적으로 분해하여 구조적 병목 진단이 가능하도록 

하고, SDx 산업 고유의 소프트웨어 중심 전환 요소를 핵심 측정 축으로 포함하며, 투입에

서 기반 구축, 운영, 비즈니스 전환, 확산으로 이어지는 전환 경로를 지표체계에 체계적으

로 반영하고자 한다. 동시에 정책 타기팅과 성과 분석에 활용될 수 있도록 측정 가능성과 

해석 가능성을 함께 확보하는 것을 설계 원칙으로 삼고 있다. 이러한 점에서 SDICI는 범용

적인 DX 성숙도 지표나 거시적 AI 준비도 지표와 구별되며, SDx 산업의 경쟁력을 진단하

기 위한 특화된 분석 도구로서의 유용성을 갖는다.

2.

SDICI 지표체계의 구성

가.

SDICI 지표체계의 구성 방식

SDICI 지표체계는 기업의 소프트웨어 중심 전환 역량을 체계적으로 진단하기 위해 다층

(계층) 구조를 채택하고 있다. 상위에서부터 5대 영역(대분류)–중분류–소분류로 점차 세분

화되는 구조이며, 각 계층은 역할이 분명히 구분된다. 대분류는 전환 역량의 핵심 구성요

소를 ‘전략/거버넌스–기술–인적–비즈니스–생태계’의 다섯 축으로 정의하여 지표체계의 

전체 외연을 규정한다. 중분류는 각 영역을 구성하는 핵심 역량 블록을 설정하여 진단의 

초점을 구체화하며, 소분류는 설문·정량 자료로 관측 가능한 수준으로 내려가 측정 가능

성을 확보한다.

구체적으로, ‘전략과 거버넌스’ 영역은 기업이 소프트웨어 중심 전환을 명확한 경영 

전략으로 인식하고 있는지, 최고경영진 차원의 책임성과 조직 문화 차원의 공감대가 형성

- 23 -

되어 있는지를 평가한다. 세부지표는 ‘SW 중심 기업 전략’과 ‘SW·AI 중심 기업 문

화’로 구성되어 전환의 방향성과 실행 동력을 함께 측정하도록 설계하였다. ‘전환 전략 

수립 여부–전략 공유 및 추진–최고경영진 참여도’는 전략의 존재 여부를 넘어 실행을 가

능하게 하는 내부 정렬 정도를 포착하며, ‘전담 조직 유무’는 추진체계의 실재성을 확

인하는 최소 요건으로 기능한다. 즉, 이 영역은 전환의 성패를 좌우하는 ‘방향성+추진체

계’를 한 묶음으로 포착한다.

‘기술 역량’ 영역은 이러한 전략적 의지가 실제 실행 가능한 역량으로 전환되고 있는

지를 평가하는 영역으로, ‘기술혁신 투자–SW 기술역량–AI·데이터 역량–플랫폼 및 인프

라 역량’으로 세분화되어 있다. 이는 기술역량을 단일 지표로 취급하지 않고, 투입(투자)–

구현(SW 내재화, 개발·운영체제, 품질·안전)–활용(AI 기능 적용, 데이터 활용)–기반(인프

라 보유, 연동성/개방형 구조)으로 분해하여 병목을 식별하도록 한 구조이다. 특히 ‘SW 

내재화 수준’, ‘SW 개발 및 운영체제’, ‘품질 안정성 확보’, ‘연동성/개방형 구조’ 

같은 항목은 SDx 전환의 기술적 핵심이 단순 도입이 아니라 지속적으로 배포·운영·확

장 가능한 체계임을 전제로 한다.

‘인적 역량’ 영역은 소프트웨어 중심 혁신의 지속가능성을 좌우하는 핵심 기반으로서, 

‘전문인력 확보–고급인력 비중–교육훈련 수준–인재 유입 및 유지’의 4개 중분류로 구성

된다. 이는 인력을 단순 규모로만 측정하지 않고, 규모(확보)–질(고급인력)–축적(교육훈련)–

지속가능성(유입·유지)으로 구조화하여, 전환 역량의 인적 기반을 입체적으로 진단하도록 

설계한 것이다. 특히 ‘교육훈련 이수’와 ‘교육훈련 투자’, ‘우수 인재 채용 역량’과 

‘이직률/유지율’은 단기 인력 보유가 아니라 역량의 지속적 축적과 유지를 지표화한다

는 점에서 정책 타기팅에 유리하다.

‘비즈니스 혁신 역량’ 영역은 기술과 인력이 실제로 기업의 가치 창출 구조를 변화시

키고 있는지를 진단한다. 하드웨어 중심 사업 구조에서 SW·데이터 기반 서비스로의 전

환 여부, 혁신적 비즈니스 모델 도입 수준, 고객 맞춤형 서비스와 고객 가치 혁신의 실현 

정도를 통해 소프트웨어 중심 혁신이 매출과 경쟁력으로 연결되고 있는지를 평가한다. 

‘HW→SW 전환(서비스 제공 여부)’는 제품·서비스 구조 전환을, ‘데이터 기반 수익 

모델 도입’과 ‘개방형 비즈니스 모델 역량’은 가치창출 방식의 변화를, ‘고객 맞춤형 

서비스’와 ‘고객 체감 가치 향상’은 시장·고객 측면의 혁신 결과를 포착한다. 즉, 이 

영역은 SDICI가 기술 진단에 그치지 않고 매출 믹스 전환 및 수익화 가능성까지 진단하려

는 구조적 연결고리로 기능한다.

마지막으로 ‘생태계 혁신 역량’ 영역은 개별 기업의 혁신 역량이 외부 협력과 개방형 

- 24 -

혁신을 통해 산업 전반으로 확산될 수 있는지를 진단한다. ‘파트너십 및 협력 네트워크–

오픈소스 활용–표준화 및 글로벌 확장성’으로 구성되어 기업 내부 역량이 외부로 확산되

고 스케일업되는 조건을 측정한다. 파트너십 구축 여부, 오픈소스 활용 능력 및 생태계 참

여도, 글로벌 표준 수용 여부는 SDx 산업에서 확산과 경쟁력 확보가 상호운용성·협업·

표준을 통해 촉진된다는 점을 반영한다. 이는 SDICI가 기업 내부 요인뿐 아니라 산업 생태

계 차원의 연결성을 측정 범위에 포함시킨 설계임을 보여준다.

영역(대분류)

지표 항목(중분류)

세부지표(소분류)

1. 전략과 거버넌스

1.1. SW 중심 기업 전략

1.1.1. SW 중심 전환 전략 수립 여부

　

　

1.1.2. SW 중심 전환 전략 공유 및 추진

　

　

1.1.3. 최고경영진(CEO/CxO)의 SW 전략 참여도

　

1.2. SW·AI 중심 기업 문화

1.2.1. SW·AI 전담 조직의 유무

2. 기술 역량

2.1. 기술혁신 투자

2.1.1. SDV 연구개발(R&D) 투자 규모

　

　

2.1.2. SW 연구개발(R&D) 투자 규모

　

　

2.1.3. SDV·SW 관련 특허 출원/등록 

　

2.2. SW 기술 역량

2.2.1. 디지털 신기술 활용 수준

　

　

2.2.2. SW 내재화 수준

　

　

2.2.3. SW 개발 및 운영체제

　

　

2.2.4. 품질 안전성 확보

　

2.3. AI·데이터 역량

2.3.1. AI 기능 적용 여부 

　

　

2.3.2. 데이터 수집∙분석 활용

　

2.4. 플랫폼 및 인프라 역량

2.4.1. SW·AI 인프라 보유 

　

　

2.4.2. 연동성/개방형 구조

3. 인적 역량

3.1. SW·AI 전문인력 확보

3.1.1. SW 전문인력 규모

　

　

3.1.2. AI 전문인력 규모

　

3.2. SW·AI 고급인력 비중

3.2.1. SW·AI 인력 학력수준

　

　

3.2.2. SW·AI 인력 경력수준

　

3.3. SW·AI 교육·훈련 수준

3.3.1. 임직원의 SW·AI 관련 교육·훈련 이수

　

　

3.3.2. SW·AI 교육훈련 투자

　

3.4. 인재 유입 및 유지 역량

3.4.1. 우수 인재 채용 역량

　

　

3.4.2. 이직률 및 유지율

4. 비즈니스 혁신 역량

4.1. SW 기반 서비스 전환 역량

4.1.1. HW→SW 전환(SW/데이터 기반 서비스 제공 여부)

　

　

4.1.2. 비즈니스 형태 전환(비즈니스 모델 도입)

　

4.2. 혁신적 비즈니스 모델 도입 수준

4.2.1. 데이터 기반 수익 모델 도입 여부

　

　

4.2.2. 개방형 비즈니스 모델 역량

　

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

4.3.1. 고객 맞춤형 서비스 실현

　

　

4.3.2. 고객 체감 가치 향상 여부

5. 생태계 혁신 역량

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

5.1.1. 파트너십 구축 여부

　

5.2. 오픈소스 활용 수준

5.2.1. 오픈소스 활용 능력

　

　

5.2.2. 오픈소스 생태계 참여도

　

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

5.3.1. 글로벌 기술표준 수용 여부

<표 2-

4

> SDICI 지표체계

- 25 -

나.

SDICI 세부지표의 측정

선행연구 검토 결과와 지표 설계의 일반 원칙(타당성·측정가능성)을 종합하여, 본 연구

의 SDICI는 ‘소프트웨어 중심 전환을 기업 수준에서 진단 가능한 형태로 구조화’하기 

위해 5대 영역, 16개 중분류, 33개 세부지표로 설계되었다. 기존의 DX/AX 성숙도 모델이 

전략·조직·기술·인력·성과를 포괄하되, 정성 진단 중심이거나 특정 산업 일반론에 머

무르는 한계를 보인 반면, SDICI는 SDV 등 전통 제조·모빌리티 산업의 전환 특성(제품-

서비스 결합, 안전·규제, 장주기 운영, 공급망/표준 의존성)을 반영하여 ‘전략적 의지→

기술 구축→인력 내재화→사업 구조 전환→생태계 확산’의 전환 논리를 측정 구조로 정

합화한 것이 핵심 특징이다.

첫째, SDICI 5대 영역은 선행연구에서 반복적으로 강조되는 전환의 공통 결정요인(전

략·거버넌스, 기술 역량, 인적 역량, 비즈니스 혁신 역량, 생태계 혁신 역량)을 그대로 따

르되, 영역 간 인과·순차 구조가 드러나도록 배치하였다. 전략·거버넌스는 전환의 방향

성과 자원배분의 ‘의사결정 장치’를, 기술 역량은 SW·AI를 제품/프로세스에 구현하는 

‘엔지니어링 기반’을, 인적 역량은 지속가능한 내재화와 학습을 담보하는 ‘역량 축적 

장치’를 측정한다. 비즈니스 혁신 역량은 SW·데이터 기반 수익모델과 고객가치 전환이

라는 ‘성과 전이 메커니즘’을, 생태계 혁신 역량은 오픈소스·표준·파트너십을 통한 

‘확산·스케일업 능력’을 포착한다. 이 5대 영역 구조는 기업의 전환을 단일 점수로 단

순화하기보다, 병목이 발생하는 위치를 정책적으로 식별할 수 있게 한다.

둘째, 16개 중분류는 5대 영역의 추상적 개념을 ‘정책 처방이 가능한 모듈’로 쪼갠 

층위다. 예컨대 전략·거버넌스 영역을 전략 수립·공유, 최고경영진 리더십, 전담조직 등

으로 분해함으로써 ‘의지가 있는가’를 넘어 ‘집행 구조가 있는가’를 구분해 측정한

다. 기술역량도 R&D 투자, SW 내재화, 개발·운영 체계, 품질·안정성, AI/데이터 적용, 

인프라·플랫폼 연동 등으로 세분화하여 ‘기술 보유’와 ‘운영화 능력’을 분리한다. 

인적역량은 규모(양)와 질(학력·경력), 교육훈련(축적), 채용·유지(순환)로 구분하여 인력 

부족을 단순 인원 문제가 아니라 구조적 역량 형성 문제로 측정 가능하게 한다. 비즈니스 

혁신 역량은 HW→SW 전환과 서비스형 모델, 데이터 기반 수익모델, 고객맞춤형 가치 창

출을 별도 모듈로 둠으로써 전환의 최종 목적(매출 믹스 전환)을 직접 포착한다. 생태계 

혁신 역량은 협력 네트워크, 오픈소스 활용·참여, 글로벌 표준 수용을 통해 SDV 산업의 

상호운용성과 규제·표준 기반 경쟁을 측정한다.

셋째, 33개 세부지표는 ‘실태조사에서 응답이 가능하고, 통계적 처리와 비교가 가능한 

- 26 -

관측변수’로 설계되었다는 점에서 타당성과 측정가능성을 동시에 고려한 결과물이다. 세

부지표는 (i) 문서·조직 존재 여부처럼 객관식으로 확인 가능한 항목(전담조직 유무, 서비

스형 BM 도입 여부, 표준 준수 여부), (ii) 투자·특허·인력 규모처럼 정량 측정 가능한 

항목(R&D 투자, 특허 실적, SW·AI 인력 규모·비중), (iii) 프로세스·역량 수준을 리커트

로 측정하되 앵커를 명확히 둔 항목(개발·운영 체계, 품질관리, 데이터 기반 의사결정 활

용)으로 구성하여, 정성·정량의 혼합을 통해 단일 자료원 편향을 완화하도록 했다. 또한 

SDV 산업 맥락에서 중요한 ‘안전·품질·연동성·표준’ 요소를 기술역량과 생태계 영

역에 명시적으로 포함함으로써, 범용 DX 성숙도 모델에서 누락되기 쉬운 산업 특수성을 

반영하였다.

넷째, SDICI 설계 원칙 측면에서 이 지표체계는 (1) 개념 타당성(software-defined 전환의 

핵심 요인을 포괄), (2) 구조 타당성(전략→기술/인력→사업→생태계의 전환 논리 반영), (3) 

구별 타당성(서로 다른 능력을 중복 측정하지 않도록 ‘투자-내재화-운영-수익화-확산’

을 분리), (4) 측정가능성(기업 설문·행정·공개데이터로 수집 가능), (5) 비교가능성(업

종·규모·국가 비교를 위한 표준화/정규화 가능)을 동시에 지향한다. 특히 16개 중분류–

34개 세부지표 구조는 분석 단계에서 “대분류로 군집·성숙도를 도출하고, 중분류/세부지

표로 병목을 처방”하는 이중 구조(진단-처방 분리)를 가능하게 하여 정책 활용성을 강화

한다.

마지막으로, SDICI의 설계 특성은 ‘평균 수준’보다 ‘구조적 취약의 위치’를 드러내

는 데 최적화되어 있다. 동일한 종합점수라도 전략이 높고 인력이 낮은 기업, 기술은 높으

나 사업모델 전환이 낮은 기업, 전사 역량은 있으나 표준·파트너십 기반 확산이 부족한 

기업을 구분할 수 있어, 성숙도 단계별·군집별 맞춤 정책 패키지(공동 인프라/인력, R&D 

및 고급인재, 제품화·GTM(go to market), 표준·오픈소스·글로벌 확산)를 설계할 수 있

다. 즉 SDICI는 ‘측정 도구’이면서 동시에 ‘정책 처방 엔진’으로 기능하도록 설계된 

지표체계라는 점에서, 선행 연구의 통찰을 기업·산업·정책 수준의 실행 가능한 진단 프

레임으로 전환한 결과물로 정리될 수 있다.

- 27 -

세부지표

세부지표의 의미와 측정항목

1.1.  

　

　

1.1.1. SW 중심 전환 전략 수립 여부

중장기 SW중심 전략을 명시적으로 수립하고 있는지를 평가

1.1.2. SW 중심 전환 전략 공유 및 추진

SW 중심 전환 전략이 조직 내부에 공유되고, 실제 실행 

체계와 연계되어 추진되고 있는지를 평가

1.1.3. 최고경영진(CEO/CxO)의 SW전략 참여도

SW중심전략의 수립/실행에 직접 관여하고 책임지는 

최고경영진의 리더쉽

1.2.  

1.2.1. SW·AI 전담 조직의 유무

SW중심전환 전략을 실행하기 위한 SW·AI 전담 조직 유무

2.1.  

　

　

2.1.1. SDV 연구개발(R&D) 투자 규모

SDV 연구개발(R&D) 투자 규모

2.1.2. SW 연구개발(R&D) 투자 규모

SW 연구개발(R&D) 투자 규모

2.1.3. SDV·SW 관련 특허 출원/등록 

기술 혁신 연구개발 결과로 나타나는 특허 출원/등록 현황

2.2.  

　

　

　

2.2.1. 디지털 신기술 활용 수준

AI/ML, 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 자동차 보안, 

로보틱스 등 디지털 신기술 도입 수준

2.2.2. SW 내재화 수준

기업이 핵심 기능을 SW로 자체 개발·관리하고 있는 정도

2.2.3. SW 개발 및 운영체제

체계적인 SW개발 프로세스의 정착 정도(품질, 자동화, 표준 등)

2.2.4. 품질 안전성 확보

개발·공급하는 SW 품질(결함 관리, 성능 지표) 관리

2.3.  

　

2.3.1. AI 기능 적용 여부 

AI 기반 기능(판단, 예측, 자동 제어 등) 포함

2.3.2. 데이터 수집∙분석 활용

데이터 수집 및 분석을 기능 개선이나 의사결정에 활용

2.4.  

　

2.4.1. SW·AI 인프라 보유 

SW·AI 개발·운영, 데이터 분석을 위한 내부 활용 가능한 

인프라(자체 구축 또는 클라우드)

2.4.2. 연동성/개방형 구조

외부시스템(API, 차량, 클라우드)과 연동 가능한 플랫폼 구조

3.1. 　

3.1.1. SW 전문인력 규모

SW 직무 전문인력 규모

3.1.2. AI 전문인력 규모

AI 직무 전문인력 규모

3.2.  

　

3.2.1. SW·AI 인력 학력수준

SW·AI 관련 기술인력 학력수준(석박사 인원 비중)

3.2.2. SW·AI 인력 경력수준

SW·AI 관련 기술인력 경력수준(7년 이상 경력 비중)

3.3.  

　

3.3.1. 임직원의 SW·AI 관련 교육·훈련 이수

임직원의 SW·AI 교육훈련 이수 비율(%)

3.3.2. SW·AI 교육훈련 투자

총 교육비 대비 SW·AI 교육훈련 프로그램에 투자하는 비중

3.4.  

　

3.4.1. 우수 인재 채용 역량

SW·AI 인재 채용 난이도

3.4.2. 이직률 및 유지율

SW·AI 인력 이직률

4.1.  

　

4.1.1. HW→SW 전환

     (SW/데이터 기반 서비스 제공 여부)

기존 HW·제조 중심에서 소프트웨어와 데이터 중심 서비스 

모델로 얼마나 전환했는지를 측정

4.1.2. 비즈니스 형태 전환(비즈니스모델 도입)

구독형·서비스형 비즈니스 모델로 전환된 매출 수준

4.2.  

　

4.2.1. 데이터 기반 수익 모델 도입 여부

데이터를 활용한 수익모델(사용 기반 과금, 예지정비, 광고 

등)

4.2.2. 개방형 비즈니스 모델 역량

외부 기업·개발자·고객과의 공동개발 또는 생태계 기반 

수익모델 운영

4.3.  

　

4.3.1. 고객 맞춤형 서비스 실현

고객 데이터 기반 실시간 혹은 사전예측 기반의 개인화 

서비스 제공

4.3.2. 고객 체감 가치 향상 여부

고객에게 차별화된 경험(UI/UX, AI 기능, 연결성 등)을 제공

5.1.  

5.1.1. 파트너십 구축 여부

SDV 관련 기술/서비스 개발을 위한 산·학·연 협력 수준

5.2.  

　

5.2.1. 오픈소스 활용 능력

오픈소스 소프트웨어를 제품/서비스 개발이나 내부 시스템에 

활용

5.2.2. 오픈소스 생태계 참여도

오픈소프 커뮤니티 활동 참여 지원

5.3.  

5.3.1. 글로벌 기술표준 수용 여부

국제 기술표준(AUTOSAR, ISO, UNECE 등)에 부합하는 

제품/소프트웨어 적용

<표 2-

5

> SDICI 지표체계 측정방안

- 28 -

제3장

SDV 산업의 소프트웨어 중심 역량

제1절

조사 개요

1.

조사 설계

가.

SDV 산업 생태계와 모집단 설정

SDV 산업의 모집단을 구축하기 위해서는 우선 SDV 산업의 정의와 범위를 명확히 설정

하고, 해당 산업 생태계 전반에서 활동하는 기업들이 누락 없이 모집단에 포함될 수 있도

록 체계적인 기준을 마련할 필요가 있다. 이를 위해 미래형 자동차 산업 생태계 분류체계

를 기반으로, 기존의 한국표준산업분류(KSIC)와 연계함으로써 전체 산업 영역을 포괄하도

록 설계하였다.

대분류

증분류

설 명

자동차/부품 

제조 및

/엔지니어링 

서비스

자동차 제조

- 모든 기본 및 하위 구성요소와 시스템을 포함하는 완전한 통합 차량의 생산

- 전체 차량 설계, 엔지니어링, 생산 주도

차량 부품 제조

- 자동차에 필요한 주요 시스템(파워트레인, 자율주행 모듈, 인포테인먼트 시스템, 

전기전자시스템) 및 핵심 부품 (엔진, 변속기, 브레이크 시스템, 서스펜션, 

스티어링 시스템, 배선 하나스, 퓨즈박스 및 배전기, 조명시스템 등)을 개발·공급 

- 부품제조를 위한 서브시스템, 소재, 소형부품 등을 개발 및 공급.

Aftermarket/

Lifecycle

- 차량 수명주기 동안 유지보수, 수리, 부품 교체 등 애프터마켓 서비스를 제공

- 차량의 지속적인 소프트웨어 업데이트, 데이터 분석, 최적화 관리. 차량의 성능 

개선 및 사용자 맞춤형 서비스 제공

시스템 설계/통합

- 자동차에 필요한 SW 및 HW 통합, 시스템 아키텍처 설계

- 초기 프로토타입 개발, 성능 평가 및 최적화

테스트/검증

- 자동차의 기능이 정상적으로 작동하는지 테스트 및 검증

ICT

HW

- 센서, 프로세서, 통신/연결장치, 디스플레이, ECU, HPC 등 핵심 하드웨어

 부품을 개발 및 공급 

SW

- (시스템SW) 차량의 운영체제, 차량용 클라우드 플랫폼, 가상화SW, NW/통신, 

미들웨어, 개발/테스트도구, 기능안전/보안, 데이터관리/분석, 시뮬레이션 SW

- (응용SW) 자율주행/ADAS, 인포테인먼트, 차량관리, MaaS, 원격진단/OTA, 안전, 

인증/지불 관련 애플리케이션 개발

서비스

- (IT서비스)클라우드 서비스, 데이터 관리, 보안 서비스 등 IT 인프라서비스 제공

- (정보서비스)고정밀지도 정보, 실시간 교통정보, 사용자 맞춤형 서비스 제공

인프라

도로교통

- 도로 상태 모니터링/제어, 교통제어 설비 관리

- 스마트 교통신호시스템 인프라 구축, V2X 통신 인프라 구축, 고정밀지도 제작

충전

- 전기차 충전소 네트워크 구축, 운영

통신(망)

- 차량 간, 차량-인프라 간의 통신을 가능하게 하는 기술 제공 (V2X, 5G, IoT)

<표 3-

1

> 미래형 자동차 산업 생태계 분류

- 29 -

5)

 지은희(2025)

구체적으로 본 연구는 2024년에 정립한 국내 SDV 산업 분류체계를 기준으로, 이를 국가

표준산업분류(KSIC)와 연계한 매핑 테이블을 활용하여 미래형 자동차 산업 생태계에 속하

는 기업들을 체계적으로 식별하고 모집단 대상 기업 리스트를 구축하였다.5) 이를 통해 완

성차, 부품, 하드웨어, 소프트웨어·서비스, 인프라 등 다양한 부문에 걸쳐 분산된 SDV 관

련 기업들을 하나의 통합된 분석 틀 안에서 포괄적으로 포함할 수 있는 모집단을 구성하

였다.

모집단 구축 절차는 다음과 같다. 먼저, 국내 SDV 산업분류와 연계된 KSIC 코드에 해당

하는 기업 리스트를 추출하였다. 이 과정에서 2024년 모집단 기업 2,485개와 중복되지 않

는 신규 기업 432개를 추가로 식별하여, 총 2,917개 기업의 예비 모집단 리스트를 구축하

였다. 둘째, 이들 기업을 대상으로 휴·폐업 여부를 점검하고, SDV 산업과의 실질적 연관

성을 확인하기 위한 판별조사를 실시하였다. 그 결과, 모집단 적격성이 확인된 총 2,489개 

기업을 2025년 기준 최종 모집단으로 확정하였다.

[단위 : 개, %]

미래 자동차 산업 분류

전국사업체

조사

모집단

분류

표준산업분류명(KSIC)

자동차

/부품 

제조

자동차 제조

자동차 및 트레일러 제조업

1,719

57

54.1%

차량부품 제조

자동차 신품 부품 제조업

14,112

1074

운송장비 조립용, 제어장비 제조업

6,032

전기장비 제조업

19,857

기타 기계 및 장비 제조업

15,916

수명주기관리

자동차 및 부품 판매업

52,640

188

엔지니어링 서비스

기타 엔지니어링 서비스업 등

16,680

27

ICT

하드웨어

전자 부품, 컴퓨터, 영상, 음향 및 통신장비 제조업

13,063

562

22.6%

의료, 정밀, 광학 기기 및 시계 제조업

1,796

자연과학 및 공학 연구개발업

5,041

소프트웨어/서비스

소프트웨어 개발 및 공급업

39,428

393

15.8%

컴퓨터 프로그래밍, 시스템 통합 및 관리업

22,298

정보서비스업

9,372

보안시스템 서비스업

801

인프라

통신(망) 

유··무선 통신 및 방송 장비 제조업

3,560

125

7.6%

도로/교통

전기 통신업

1,270

27

교통 신호장치 제조업

249

충전

전기 판매업

272

36

내부 통신배선 공사업

7,133

전  체

229,976

2,489

100.0%

<표 3-

2

> 미래형 자동차 산업 모집단 추출 현황 

- 30 -

[단위 : 개]

생태계 분류

10인 미만

10~100인 

미만

100~300

인 미만

300~1000

인 미만

1000인 

이상

전체

전  체

1189 

631 

415 

199 

55 

2489 

자동차·부품 제조

/엔지니어링서비스

자동차 제조

33 

9 

8 

1 

6 

57 

차량 부품 제조

389 

217 

302 

140 

26 

1074 

애프터마켓/수명주기

166 

18 

3 

1 

0 

188 

시스템 설계/통합/테스트

13 

9 

3 

2 

0 

27 

ICT

HW

333 

161 

36 

21 

11 

562 

SW/서비스

174 

143 

45 

23 

8 

393 

인프라

도로교통

10 

10 

1 

2 

4 

27 

충전

23 

13 

0 

0 

0 

36 

통신(망)

48 

51 

17 

9 

0 

125 

<표 3-

3

> 모집단 현황 

나.

표본 설계

본 연구의 표본설계는 SDV 산업의 구조적 특성을 반영하여, 대표성과 추정 효율성을 동

시에 확보하는 방향으로 설계되었다. 우선 SDV 산업은 산업유형 및 기업 규모에 따라 기

업 수와 종사자 수 분포의 편차가 매우 크게 나타나는 비대칭적 구조를 가진다. 이러한 

모집단에 대해 단순 비례할당을 적용할 경우, 상대적으로 기업 수가 많은 층에 표본이 과

도하게 집중되고, 규모는 작지만 정책적 중요성이 높은 층은 유효표본이 부족해질 가능성

이 있다.

이에 본 연구는 산업 유형과 기업 규모를 기준으로 층화한 후, 대규모 기업층은 전수층

으로 별도 처리하고, 나머지 표본층에 대해서는 층별 기업체 수와 종사자 수 변동성을 반

영한 멱등할당(power allocation) 방식을 적용하였다. 특히 멱지수 p=0.3을 적용함으로써, 

층 규모의 영향력을 완화하여 소규모 층의 대표성을 확보하는 한편, 종사자 수의 표준편

차가 큰 층에는 보다 많은 표본을 배분하여 추정의 안정성을 높이고자 하였다. 구체적인 

멱등할당식은 다음과 같이 정의된다.

,   

- 31 -

- 수식의 구성요소: 

       

 : 

층에 할당된 표본수

       

: 전수층을 제외한 전체 표본수

       

 : 

층에 있는 기업체 수

       

 : 

층의 기업체 종사자수의 표준편차

        

 :  멱지수((allocation parameter),  

 = 0.3  적용  

    𝐿 : 표본배분 대상 층의 수

이러한 표본배분 방식은 단순 비례할당에 비해 층 간 비교 가능성을 제고하고, SDV 산

업과 같이 기업 규모의 불균형이 큰 모집단에서 발생할 수 있는 표본 편중 문제를 완화하

는 데 효과적이다. 또한 전수층과 표본층을 구분하여 설계함으로써 산업 내 영향력이 큰 

대규모 기업군의 특성을 직접적으로 반영하는 한편, 그 외 기업군에 대해서는 효율적인 

표본배분이 가능하도록 하였다. 본 설계를 기반으로 산출된 주요 추정치의 상대표준오차

(RSE)는 약 9.1% 수준으로 나타나, 통상적인 조사통계 기준에서 수용 가능한 수준의 표본 

정밀도를 확보하였다고 볼 수 있다.

[단위 : 개]

생태계 분류

10인 미만

10~100인 

미만

100~300

인 미만

300~1000

인 미만

1000인 

이상

전체

전  체

69 

106 

72 

65 

55 

367 

자동차·부품 제조

/엔지니어링서비스

자동차 제조

5 

6 

6 

1 

6 

24 

차량 부품 제조

6 

15 

26 

30 

26 

103 

애프터마켓/수명주기

13 

10 

3 

1 

0 

27 

시스템 설계/통합/테스트

6 

7 

2 

2 

0 

17 

ICT

HW

15 

21 

14 

9 

11 

70 

SW/서비스

11 

17 

13 

13 

8 

62 

인프라

도로교통

3 

8 

1 

2 

4 

18 

충전

4 

11 

0 

0 

0 

15 

통신(망)

6 

11 

7 

7 

0 

31 

* 종업원 수 1,000인 이상 기업은 전수층으로 설정

<표 3-

4

> 표본 설계 현황 

초기 표본설계에서는 산업 생태계 유형과 기업 규모를 기준으로 세분화된 층을 구성하

였으나, 일부 층에서 표본 수가 지나치게 작거나 무응답 또는 결측으로 인해 유효 표본이 

확보되지 않는 문제가 나타났다. 이러한 경우 세분화된 층을 그대로 유지한 상태에서 직

접추정을 수행하면, 층별 추정량의 분산이 크게 증가하고 전체 추정량의 신뢰성이 저하될 

가능성이 있다. 이에 본 연구에서는 모수추정 단계에서 세분류 셀을 통합하여 재층화를 

- 32 -

수행하였다. 구체적으로 산업 분류는 자동차·부품 제조, 하드웨어(HW), 소프트웨어/서비

스, 인프라의 4개 범주로 재구성하고, 기업 규모는 10인 미만, 10~100인 미만, 100~300인 

미만, 300인 이상의 4개 구간으로 통합하여 추정의 안정성을 높이고자 하였다. 

이와 같은 통합은 소표본 층에서 발생하는 과도한 설계가중치와 결측 셀 문제를 완화하

고, 각 층의 표본 수를 증가시켜 추정량의 분산을 낮추는 효과를 가진다. 또한 산업 간 구

조 차이와 규모별 특성이라는 핵심 분석 축을 유지함으로써, 정책분석에 필요한 비교 가

능성을 확보할 수 있다. 다만, 통합된 층화체계에 기반한 추정에서도 기업 규모별 종사자 

수 편차가 충분히 반영되지 않을 수 있으므로, 최종 추정에서는 설계가중치에 더하여 기

업 규모를 고려한 보정가중을 함께 적용하였다.

[단위 : 개]

생태계 분류

10인 미만

10~100인 미만

100~300인 미만

300인 이상

전체

전  체

69

106

72

120

367

자동차·부품제조

/엔지니어링 서비스

30

38

37

66

171

ICT _ HW

15

21

14

20

70

ICT _ SW/서비스

11

17

13

21

62

인프라

13

30

8

13

64

<표 3-

5

> 표본 설계 현황 _ 생태계 대분류별

다.

응답 기업 현황

본 연구는 모집단 2,489개 기업 중 총 371개 기업의 조사가 완료되어 유효 표본으로 확

정되었다. 이는 표본설계 단계에서 설정한 층화 기준을 충실히 반영한 결과로, 조사 완료 

표본은 미래형 자동차 산업 생태계 유형별 및 종사자 규모별로 고르게 분포되어 있다. 구

체적인 생태계별·종사자 규모별 조사 완료 표본 분포는 다음 표에 제시한다.

[단위 : 개]

생태계 분류

10인 미만

10~100인 미만

100~300인 미만

300인 이상

전체

전  체

102

103

71

95

371

자동차·부품제조

/엔지니어링 서비스

47

33

34

45

159

ICT _ HW

13

10

3

10

36

ICT _ SW/서비스

25

38

32

28

123

인프라

17

22

2

12

53

<표 3-

6

> 응답 기업 현황 _ 생태계 대분류별

- 33 -

라.

모집단 추정

본 조사는 전수조사가 아닌 표본조사이며, 모집단 수에 비례한 비례표본 추출을 시행하

였다. SDV 산업 전체에 대한 현황을 파악하기 위해서 매출 규모, 연구개발 투자규모, 인

력 등의 주요 변수에 대한 모수 추정이 필요하다. 

모수 추정 시 적용하는 가중치는 SDV 산업 생태계 구분과 종사자 규모를 층화 변수로 

적용하였고, 가중치는 표본추출 과정에서 직접 얻어진 값으로 추출률의 역수로 계산하였

다. 모수추정 산출식은 다음과 같다.

- SDV 산업 생태계별 평균 추정식

       

       여기에서 

, 

- 업종별 분산 추정식

       

       여기에서 

- 부호 설명

       

- 34 -

2.

조사 내용

본 조사의 내용은 다음과 같다.

구분

내용

기업현황

- 기업 상장 여부, 벤처기업지정, 기업유형

- 종사자 수, 매출액, 현재 사업 영위 분야

사업 추진 현황

- SDV 산업의 환경 변화, SW 중심 기업 전략 수준, SW/AI 전담 조직

- 사업 추진 시점, 매출 발생(예정)시점, 

기술 역량

- 연구개발(R&D) 규모, 보유하고 있는 특허 출원 및 등록 누적 현황

- 디지털 신기술 도입 및 도입 수준, 중요도

- 핵심 SW 기능 확보·운영 방식

- 소프트웨어 개발 방식, SW 테스트·검증 프로세스 자동화 비율

- SW 품질 관리 체계

- 제품/서비스 AI 기반 기능 포함 단계

- 첨단기술 활용 정도

- 데이터를 수집 및 분석 활용 여부

- 내부 인프라 확보 여부

- 외부 시스템 연동 가능 플랫폼 구조 확보 여부

- 향후 3년 이내에 가장 성장성이 높은 유망 분야

비즈니스 및 생태계 

혁신 역량

- SW 기반 서비스로 전환 여부

- 구독형·서비스형 비즈니스 모델 전환 경험

- 데이터 활용으로 새로운 수익모델 운영 여부

- 공동 개발 또는 생태계 기반 수익모델 운영 여부

- 실시간 또는 사전 예측 기반 개인화 서비스 제공 여부

- 고객에게 차별화된 경험 제공 여부

- SDV 관련 기술/서비스 개발을 위한 산·학·연 협력 수준

- 오픈소스 소프트웨어 제품/서비스 개발 또는 내부 시스템 활용 여부

- 오픈소스 커뮤니티 활동 참여 지원 여부

- 국제 기술표준에 부합하는 제품/소프트웨어 적용 여부

인력 현황 및 SW/AI 

인력 수요

- SDV 관련 인력, 직종별 부족 및 채용 예정 인원, 학력/경력 인력 현황

- SDV 관련 SW인력 수요, 수요 높은 수준 인력, 3년 이내 수급격차의 수준

- SDV 관련 AI인력 수요, 수요 높은 수준 인력, 3년 이내 수급격차의 수준

- SW/AI 인재 채용 시 어려움, 애로사항, 채용 문제 해결을 위한 정부 지원

- SW/AI 인력 채용 방식

- SW/AI 관련 인력 이직률

- SDV 관련 인력 신규 채용 시 선호 전공분야

SDV 산업의 교육 훈련 

및 정책지원

- SW/AI 관련 교육·훈련을 1회 이상 이수한 임직원

- 소프트웨어 역량 강화 교육·훈련 내용

- SW/AI 관련 교육·훈련 운영 방식

- 교육훈련 투자 비용

- SDV SW/AI 역량 교육 관련 애로사항

- SW/AI 역량 강화를 위해 필요한 교육·훈련 내용

- 정부가 지원해야 할 적합한 교육·훈련 방식

AX 전환 이슈 및 정책 

지원

- AX전환 과정 중 가장 큰 애로사항

- SDV 산업의 AX 전환 위해 정부 지원 필요 정책

- AX 전환 관련 정부 지역 균형 지원 필요 정책 

- AX 전환 과정 시급히 필요한 인재양성정책

<표 3-

7

> 조사 내용

- 35 -

3.

기업 일반 현황

가.

응답 기업 일반현황

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : 개, %]

구분

기업수

비중(%)

전체

(367)

100.0 

생태계1

(대분류)

자동차/부품 제조

(171)

46.6

HW

(70)

19.1

SW/서비스

(62)

16.9

인프라

(64)

17.4

종사자 규모

(2025년)

10인 미만

(68)

18.5

10~30인 미만

(59)

16.1

30~100인 미만

(47)

12.9

100~300인 미만

(72)

19.8

300~1,000인 미만

(64)

17.5

1,000인 이상

(56)

15.3

생태계

(대분류)

X

종사자 규모

자동차·부품 제조

10인 미만

(28)

7.6

10~30인 미만

(27)

7.5

30~100인 미만

(11)

3.1

100~300인 미만

(36)

9.8

300~1,000인 미만

(35)

9.6

1,000인 이상

(33)

9.0

HW

10인 미만

(15)

4.1

10~30인 미만

(2)

.6

30~100인 미만

(19)

5.1

100~300인 미만

(14)

3.8

300~1,000인 미만

(9)

2.5

1,000인 이상

(11)

3.0

SW/

서비스

10인 미만

(12)

3.2

10~30인 미만

(10)

2.6

30~100인 미만

(7)

1.9

100~300인 미만

(13)

3.5

300~1,000인 미만

(13)

3.5

1,000인 이상

(8)

2.2

인프라

10인 미만

(13)

3.5

10~30인 미만

(20)

5.4

30~100인 미만

(10)

2.7

100~300인 미만

(10)

2.6

300~1,000인 미만

(7)

2.0

1,000인 이상

(4)

1.1

업력

10년 미만

(87)

23.7

10~20년 미만

(96)

26.1

20~30년 미만

(92)

25.2

30년 이상

(92)

25.0

기업 상장

비상장기업

(276

75.3

코스피(KOSPI)

(47)

12.7

코스닥(KOSDAQ)

(44)

12.0

<표 3-

8

> 응답 기업 일반 현황

- 36 -

나.

주요 사업 영역

미래형 자동차 관련 사업 영역을 주력 품목을 중심으로 분류하고 미래형 자동차 산업 

생태계에 참여하는 기업들의 주요 비즈니스 영역을 조사하였다. 미래형 자동차 산업 세부 

영역별 기업의 특성과 주력사업의 특성은 다음과 같다. 

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : 개, %, 1순위 기준]

구분

사례수

자동차·부품 제조

ICT

인프라

자동차 

제조

차량 

부품 

제조

After 

market 

/Life

cycle

엔지니

어링 

서비스

HW

SW

서비스

도로

교통

충전

통신

(망)

전체

(367)

3.1

36.0

6.1

1.4

19.1

14.2

2.6

6.3

2.2

9.0

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

(171)

6.6

77.2

13.2

3.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

HW

(70)

0.0

0.0

0.0

0.0

100.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

SW/서비스

(62)

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

84.3

15.7

0.0

0.0

0.0

인프라

(64)

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

35.9

12.7

51.4

기업규모

10인 미만

(68)

0.0

25.8

14.4

1.0

22.1

15.5

2.0

11.3

5.6

2.3

10~30인 미만

(59)

1.9

24.7

15.8

3.9

3.5

14.7

1.6

9.7

4.8

19.3

30~100인 미만

(47)

0.0

24.3

0.0

0.0

40.0

14.6

0.0

0.0

3.0

18.1

100~300인 미만

(72)

0.0

46.5

3.1

0.0

19.3

12.8

5.0

5.5

0.0

7.8

300~1,000인 미만

(64)

3.4

46.2

1.7

3.4

14.0

18.9

0.9

2.5

0.0

8.9

1,000인 이상

(56)

14.2

44.8

0.0

0.0

19.6

8.6

5.7

7.1

0.0

0.0

<표 3-

9

> 응답 기업의 주요 사업 영역

다.

주력 사업 분야

1) 자동차 및 부품 제조업

자동차 및 부품 제조업의 주력 품목을 조사한 결과, SDV 전환과 관련한 세부 기술 영역

별 대응 현황을 보면, 국내 기업의 SDV 대응은 현재까지 파워트레인·전동화 시스템을 중

심으로 한 하드웨어 전환 단계에 집중되어 있는 것으로 나타난다. 전체 응답 기업 중 절

반 이상이 전동화 영역에 대응하고 있는 반면, 차량 SW·플랫폼, OTA 기반 운영, 

Lifecycle 관리 등 소프트웨어 중심 SDV의 핵심 영역은 아직 제한적인 수준에 머물러 있

다.

기업 규모별로는 SDV 전환의 기술적 초점이 뚜렷하게 분화된다. 소규모 기업은 전동화 

부품이나 Aftermarket 서비스 등 특정 모듈·서비스 중심의 부분적 전환에 집중하고 있으

며, 중소·중견기업은 전동화 기술을 중심으로 차량 시스템 전반으로 대응 범위를 확대하

는 과도기적 단계에 위치해 있다. 반면 대기업을 중심으로 차량 SW·플랫폼 영역의 비중

- 37 -

이 점진적으로 증가하고 있어, 하드웨어 전환에서 소프트웨어 아키텍처 전환으로 이동하

는 초기 징후가 관찰된다.

전체적으로 요약하면, 국내 SDV 전환은 아직 ‘소프트웨어로 정의되는 차량’ 단계라기

보다는 ‘전동화된 차량’ 단계에 더 가까운 상태로 평가된다. 향후 SDV 전환의 실질적 

고도화를 위해서는 전동화 기술을 넘어 차량 SW 플랫폼, 통합 소프트웨어 스택, OTA 및 

수명주기 관리 영역으로의 전략적 전환이 필요하다.

구분

주력품목 (Domain)

설명 및 예시 (최종품 기준)

자동차/부품

개발 및 생산

바디 시스템 

●

차량의 실내 환경과 사용자 편의성을 제어하는 기능. 시트조절, 실내온도제어, 

조명제어, 윈도우/도어 제어, HVAC 시스템 등 포함

파워트레인/ 

전동화시스템 

●

차량동력전달, 에너지관리, 주행 제어 담당, 전기모터, 배터리, 인버터, 

배터리관리시스템(BMS), 전력 제어 등 포함

섀시 및 안전

●

차량의 주행 안정성과 성능을 지원하는 시스템, 서스펜션, 브레이크, 

스티어링시스템 제어

자율주행 및 ADAS 

●

자율주행 기능을 구현하고 운전자지원시스템을 제공. 카메라, LiDAR, 레이더 등 

다양한 센서와 자율주행 알고리즘을 통해 경로계획, 장애물회피, 차선유지 등 

인포테인먼트 & IVI 

●

차량 내 엔터테인먼트, 통신, 정보제공, 터치스크린, 오디오 시스템, 

커넥티비티 모듈(4G/5G, Wi-Fi 등) 등을 통해 사용자와 상호작용, 

네비게이션, 미디어스트리밍, 스마트폰 연동 등의 기능을 제공

차량SW 플랫폼

(SDV SW Stack)

●

SDV 핵심인프라로, 모든 도메인 SW가 통합/관리운영체제, 미들웨어, 

데이터 관리, AL/ML, 사이버보안, OTA 업데이트, 통합 커뮤니케이션, 

시뮬레이션 및 가상테스트, API, SDK 등 SW 관리 지원

Aftermarket

/Lifecycle

Aftermarket

●

차량 수명주기 동안 유지보수, 수리, 부품 교체 등 애프터마켓 서비스 제공.

Lifecycle service  

●

차량 전체 수명에 걸친 상태 모니터링, SW 업데이트 등, 예측유지보수, 

정비 이력관리 등 포함.

<표 3-

10

> 자동차 부품 산업의 주력 품목 분류

[Base : 자동차/부품 제조 및 엔지니어링 서비스 기업, n=171 / 단위 : 개, %]

구분

사례수

바디 

시스템

파워

트레인/ 

전동화

시스템

샤시 및 

안전

자율주행 

및 ADAS

인포테인

먼트 & 

IVI

차량SW 

플랫폼(SD

V SW 

Stack)

Aftermarket

Lifecycle 

service

전체

(171)

15.6

54.5

4.7

6.7

3.3

3.0

11.7

0.4

기업

규모

10인 미만

(28)

2.3

49.1

4.7

4.7

4.1

2.3

30.4

2.3

10~30인 미만

(27)

21.0

36.5

0.0

4.2

0.0

4.2

34.1

0.0

30~100인 미만

(11)

20.1

59.9

10.0

10.0

0.0

0.0

0.0

0.0

100~300인 미만

(36)

15.6

56.3

3.1

12.5

9.4

0.0

3.1

0.0

300~1,000인 미만

(35)

9.4

65.5

6.3

9.4

3.1

3.1

3.1

0.0

1,000인 이상

(33)

27.6

58.6

6.9

0.0

0.0

6.9

0.0

0.0

<표 3-

11

> 자동차 및 부품 제조 기업의 주요 사업 영역

- 38 -

[Base : 자동차/부품 제조 및 엔지니어링 서비스 기업, n=171 / 단위 : 개, %, 복수응답]

구분

사례수

바디 

시스템

파워

트레인/ 

전동화

시스템

샤시 및 

안전

자율주행 

및 ADAS

인포테인

먼트 & 

IVI

차량SW 

플랫폼(SD

V SW 

Stack)

Aftermarket

Lifecycle 

service

전체

(171)

27.3

75.8

57.0

32.8

13.6

17.7

19.0

10.3

기업

규모

10인 미만

(28)

9.4

58.5

37.4

11.7

6.5

7.0

30.4

18.7

10~30인 미만

(27)

29.4

36.5

6.6

8.4

0.0

8.4

34.1

0.0

30~100인 미만

(11)

30.1

59.9

39.8

10.0

0.0

20.1

0.0

0.0

100~300인 미만

(36)

28.1

96.9

81.1

62.4

21.8

21.8

12.5

9.4

300~1,000인 미만

(35)

21.8

87.5

75.0

37.6

12.5

6.2

6.2

3.1

1,000인 이상

(33)

44.8

93.1

76.0

41.4

27.6

41.4

24.0

24.0

<표 3-

12

> 자동차 및 부품 제조 기업의 주요 사업 영역 

2) ICT 및 인프라 산업의 사업 영역

ICT 및 인프라 산업에 속한 기업들의 사업 영역을 파악하기 위해 주력 사업 분야를 세

부적으로 정리하였다.

구분

주력 분야

설명 및 예시  

ICT

하드웨어

●

(센서) 차량 내부 상태나 외부 환경을 감지하기 위한 센서(카메라, 라이다, 레이더, 

초음파센서 등)

●

(컴퓨팅 및 처리장치) 차량 내 복잡한 연산과 데이터 처리를 담당하는 고성능시스템 

설계, 제조(ECU, DCU, GPU, ASIC 등)

●

(통신/연결장치) 차량 내 각종 부품간 신호나 데이터 교환을 위한 아날로그/디지털 

통신 HW (5G/4G LTE모듈, V2X 모듈, TCU, 안테나 등)

●

(디스플레이,인터페이스) 디지털계기판, HUD(Head-Up Display), 인포테인먼트 시스템, 

HMI컨트롤러 등 사용자인터페이스를 설계/생산

시스템SW

●

(OS 및 시스템SW) 차량용OS, 시스템유틸리티, 미들웨어, 개발 및 테스트 도구

●

(플랫폼SW) 메시징, 데이터 저장/관리, 차량용 클라우드 플랫폼, 빅데이터분석 플랫폼, 

AI/ML플랫폼, 가상화SW, 시뮬레이션 SW

●

(보안) 기능안전 및 품질관리, 사이버보안

애플리케이션

& 서비스 

●

자율주행 및 ADAS, 인포테인먼트 시스템

●

AI/ML 기반 SW, 원격진단 및 OTA 업데이트, 

●

차량 관리 서비스, 차량공유서비스

●

모빌리티서비스, 실시간교통정보서비스, 

●

지도/위치 기반 서비스, 고정밀 지도 데이터

●

인증/지불 서비스, 보험서비스

●

사용자 맞춤형 서비스(운전자, 승객)

인프라

도로교통

●

도로 상태 모니터링/제어, 교통제어 설비 관리

●

스마트 교통 신호 시스템, 스마트시티와 통합

충전

●

전기차 충전소 구축, 운영

●

배터리 교환소 

통신(망)

●

차량 외부와의 통신 서비스인 V2V-차량간, V2I-차량 인프라간, V2P-차량 보행자간 통신

<표 3-

13

> ICT 및 인프라 산업의 주력 품목 분류 

- 39 -

ICT 및 인프라 분야 기업의 주력사업은 개별 하드웨어 부품보다는 시스템·플랫폼·운

영 서비스 중심으로 구성되어 있다. 센서, 컴퓨팅 장치, 통신장비 등 단일 하드웨어 요소

의 비중은 상대적으로 낮은 반면, 시스템 플랫폼 SW가 가장 큰 비중을 차지하며, 보안과 

애플리케이션·서비스, 통신망 등 운영·연결·관리 기능이 주요 사업 영역으로 나타난다.

기업 규모별로는 소규모 기업이 특정 기술이나 서비스에 특화된 구조를 보이는 반면, 

중·대규모 기업으로 갈수록 플랫폼 SW와 보안, 통신 인프라를 결합한 종합 서비스 구조

가 강화된다. 특히 10~100인 이상 기업부터 플랫폼 중심 사업 구조가 본격화되며, 대기업

은 플랫폼–보안–통신–서비스를 포괄하는 전방위적 사업 포트폴리오를 형성하고 있다.

종합하면, ICT 및 인프라 기업은 SDV 생태계에서 차량 제조를 직접 수행하기보다, 차량 

SW 플랫폼과 데이터·통신·운영을 지탱하는 기반 레이어 역할을 담당하고 있다. 이러한 

구조적 특성은 SDV 전환이 심화될수록 ICT·인프라 부문의 중요성이 보조적 역할에서 핵

심 생태계 구성요소로 확대될 가능성을 시사한다.

[Base : ICT 및 인프라 기업, n=196 / 단위 : 개, %]

구분

하드웨어

SW/서비스

인프라

(1순위)

사례수

센서

컴퓨팅 

및 

처리장

치

통신/연

결

장치

디스플

레이,인

터페이

스

OS 및 

시스템

SW

시스템

SW 

플랫폼

SW

보안

애플리

케이션 

& 

서비스

도로

교통

충전

통신

1순위 (전체)

(196)

5.0

9.4

6.2

2.8

2.0

40.9

2.3

10.9

7.6

2.2

10.6

기업

규모

10인 미만

(40)

15.4

7.3

5.8

0.0

5.0

13.4

0.0

21.7

29.2

0.0

2.3

10~30인 미만

(32)

0.0

6.6

4.5

0.0

1.4

42.9

7.4

5.8

1.4

1.4

28.4

30~100인 미만

(36)

0.0

0.0

0.0

0.0

1.3

69.7

5.9

0.0

1.3

9.9

12.0

100~300인 미만

(37)

0.0

25.5

10.9

0.0

1.1

40.1

0.0

16.7

0.0

1.1

4.5

300~1,000인 미만

(29)

0.0

7.7

15.5

0.0

1.9

55.1

0.0

0.0

2.8

0.0

16.9

1,000인 이상

(23)

15.9

8.0

0.0

23.9

0.0

24.3

0.0

20.9

7.0

0.0

0.0

복수 응답 (전체)

(196)

13.6

20.5

20.7

15.7

29.5

59.7

37.7

23.9

24.5

9.2

23.8

기업

규모

10인 미만

(40)

21.4

20.2

26.4

14.0

21.7

34.0

26.8

26.4

45.0

3.1

30.7

10~30인 미만

(32)

4.5

6.6

12.6

0.0

17.8

54.7

26.8

13.2

16.2

5.8

32.8

30~100인 미만

(36)

0.0

0.0

0.0

0.0

28.7

75.6

52.9

7.2

7.2

15.1

19.1

100~300인 미만

(37)

18.3

42.8

36.9

29.3

31.4

82.4

41.3

48.2

30.4

17.2

20.6

300~1,000인 미만

(29)

15.5

23.2

24.6

24.6

51.8

57.0

53.7

1.4

21.7

11.3

21.7

1,000인 이상

(23)

23.9

33.3

23.9

31.9

28.8

53.2

21.9

50.7

21.9

0.0

14.9

<표 3-

14

> ICT 및 인프라 기업의 주요 사업 영역

- 40 -

라.

SDV 산업 환경 변화에 대한 기업의 대응

SDV 산업 환경 변화에 대한 기업들의 대응 양상을 분석한 결과, 전반적으로 기업들은 

SDV 전환을 기술 도입 자체보다는 소프트웨어·AI 인재와 역량 확보를 중심으로 한 구조 

적응 과정으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 전체 응답 기준에서 가장 높은 비중을 차

지한 대응 전략은 ‘SW·AI 인재 역량 강화’(28.1%)로, 이는 SDV 전환의 핵심 병목이 기

술보다는 인력과 역량에 있다는 기업들의 인식을 반영한다. 그 다음으로는 산업·생태계 

협력 강화(17.4%), 공급망 관리 및 생산 최적화(15.8%), SDV 핵심 기술 혁신(19.2%) 순으로 

나타나, 기업들이 단기적 효율 개선과 중장기 구조 전환을 병행하고 있음을 보여준다. 반

면 ‘비즈니스 모델 혁신’(8.8%)과 ‘지속가능·친환경 전략 강화’(10.8%)는 상대적으로 

낮은 비중을 보여, SDV 대응이 아직 수익모델 전환이나 ESG 중심 전략보다는 내부 역량 

보강에 집중되어 있음을 시사한다.

산업 생태계별로 보면 대응 전략의 우선순위는 뚜렷하게 분화된다. 자동차·부품 제조

업은 산업·생태계 협력 강화와 공급망 관리·생산 최적화 비중이 높아, SDV 전환을 개별 

기업 차원의 기술 문제라기보다 협력 구조와 공급망 재편을 통한 구조적 대응 과제로 인

식하고 있다. 반면 HW 부문은 SDV 핵심 기술 혁신과 SW·AI 인재 역량 강화 비중이 모

두 높아, 기술 고도화와 내부 역량 강화를 통한 직접 대응 전략을 취하고 있는 것으로 나

타났다. SW·서비스 부문에서는 SW·AI 인재 역량 강화 비중이 절반을 넘어서며 압도적

으로 높게 나타나, SDV 대응의 본질을 소프트웨어 역량 자체에 두고 있음을 보여준다. 인

프라 부문은 대응 전략이 비교적 고르게 분포되어 있으나, SW·AI 인재 강화와 비즈니스 

모델 혁신 비중이 상대적으로 높아 SDV 확산에 따른 플랫폼·운영 기반 사업 기회를 모

색하고 있는 것으로 해석된다.

국내 기업의 SDV 대응 전략은 전반적으로 ‘기술·인재 중심의 구조 적응 단계’에 위

치해 있으며, SDV 전환의 핵심 과제를 소프트웨어·AI 역량 확보와 협력 구조 강화에서 

찾고 있다. 동시에 산업과 기업 규모에 따라 대응 전략의 초점이 상이하게 나타나, SDV 

전환이 단일한 경로가 아니라 다층적이고 분화된 경로를 통해 진행되고 있음을 확인할 수 

있다. 이는 향후 SDV 정책과 지원 전략이 일률적인 기술 지원을 넘어, 산업 생태계 유형

과 기업 규모별 특성을 반영한 차별화된 대응 전략 설계가 필요함을 시사한다.  

- 41 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %]

구분

사례수

SDV 

핵심기술 

혁신

(차량 자체 

성능 고도화)

비즈니스모델 

혁신

(구독형, 

OTA 기반 

수익모델)

SW・인재 

역량 강화

(SW/AI 인재 

채용, 재교육)

산업・생태계 

협력/파트너

쉽 강화

공급망 관리 

및 생산 

최적화

지속가능・

친환경 

전략 강화

전체

(367)

19.2

8.8

28.1

17.4

15.8

10.8

생태계

(대분류)

자동차 부품제조

(171)

15.4

7.9

17.2

25.9

22.5

11.0

HW

(70)

30.3

6.0

38.4

5.8

4.6

14.9

SW/서비스

(62)

14.0

5.5

51.7

11.8

12.5

4.4

인프라

(64)

22.3

17.4

23.0

12.5

13.0

11.8

종사자 

규모

10인 미만

(68)

0.0

0.6

15.4

6.9

31.1

46.0

10~30인 미만

(59)

32.1

16.2

20.7

5.8

22.1

3.0

30~100인 미만

(47)

51.3

11.5

14.3

8.2

9.3

5.5

100~300인 미만

(72)

11.8

17.0

30.8

26.2

11.1

3.1

300~1,000인 미만

(64)

0.6

3.4

47.3

34.8

13.9

0.0

1,000인 이상

(56)

32.5

4.1

37.5

18.5

4.1

3.3

<표 3-

15

> SDV 산업의 환경 변화 대응

- 42 -

6)

 국내 SDV 산업의 생태계적 특성은 산업 전체를 대표하기 위해 모집단 추정 수치를 기반으로 분석함

제2절

국내 SDV 생태계적 특성6)

1.

기업 성과

2024년 기준 SDV 매출은 총 97.1조 원으로 확대되었으며, 전년 대비 16.4%의 성장률을 

기록하였다. 이에 따라 SDV 매출 비중도 2023년 14.4%에서 2024년 15.7%로 상승하여, 

SDV가 개념적·기술적 전환 단계를 넘어 산업 전반에서 실질적인 매출 구조로 점진적으

로 자리 잡고 있음을 보여준다. 다만 이러한 성과는 산업과 기업 규모에 따라 매우 불균

등하게 분포하는 특징을 보인다.

산업별로 보면, SDV 매출 성장은 자동차·부품 제조 부문이 사실상 주도하고 있다. 자

동차·부품 부문의 SDV 매출은 62.9조 원에서 76.2조 원으로 증가하며 21.1%의 높은 성장

률을 기록했고, SDV 매출 비중 역시 16.6%에서 20.3%로 크게 상승하였다. 이는 SDV 매출

이 여전히 완성차 및 주요 부품 기업을 중심으로 한 기존 제조 산업 구조 내에서 가장 빠

르게 확산되고 있음을 의미한다. 반면 HW 부문은 SDV 매출이 감소(-5.3%)하고 비중도 하

락해, SDV가 단순 하드웨어 기능 추가만으로는 더 이상 지속적인 성장 동력이 되기 어렵

다는 점을 시사한다.

SW·서비스 및 인프라 부문은 절대적인 매출 규모는 상대적으로 작지만, 구조적으로 의

미 있는 성장 패턴을 보인다. SW·서비스 부문은 SDV 매출이 완만하게 증가하며 비중도 

소폭 확대되었고, 인프라 부문은 40%를 초과하는 높은 성장률을 기록하였다. 이는 SDV의 

가치 창출 중심이 차량 판매 자체에서 점차 소프트웨어, 서비스, 운영 인프라 영역으로 이

동하고 있음을 보여준다.

기업 규모별로 보면, SDV 매출의 대부분은 300인 이상 대기업에 집중되어 있다. 2024년 

기준 SDV 매출의 절대다수는 대기업에서 발생하며, 이들의 SDV 매출 비중도 16.7%로 안

정적인 상승세를 보인다. 반면 100~300인 중견기업 구간은 가장 취약한 구조를 나타낸다. 

이 집단은 SDV 인력 투입 비중이 매우 높음에도 불구하고, SDV 매출 비중은 2.6%에 그쳤

다. 다만 성장률 자체는 24.3%로 높게 나타나, SDV 매출 전환이 이제 막 시작되는 초기 

국면에 있음을 시사한다. 이는 중견기업들이 SDV 기술 개발과 통합에는 상당한 자원을 투

입하고 있으나, 이를 실제 제품·서비스 및 매출로 연결하는 단계에서는 구조적 제약을 

겪고 있음을 보여준다.

- 43 -

업종과 기업 규모를 교차해 보면 이러한 편중 구조는 더욱 분명해진다. 자동차·부품 

분야의 300인 이상 기업은 SDV 매출 비중이 22.0%에 달해, SDV 성과가 본격적으로 실현

되는 구간에 해당한다. 반면 동일 산업의 100~300인 중견기업은 SDV 매출 비중이 2.2%에 

불과해, SDV 전환 압력 하에서도 성과 전이가 극단적으로 갈리고 있음을 확인할 수 있다.

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : 조 원, %]

구   분

사례수

SDV 매출 규모

성장률

SDV 매출 비중1)

2023년

2024년

(‘23-’24)

2023년

2024년

(조원)

(조원)

(%)

(%)

(%)

SDV 인력 전체

(2489)

83.4 

97.1 

16.4 

14.4 

15.7 

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

(1345)

62.9 

76.2 

21.1 

16.6 

20.3 

HW

(563)

15.6 

14.8 

-5.3 

12.8 

9.2 

SW/서비스

(393)

2.7 

3.1 

12.5 

9.2 

9.7 

인프라

(188)

2.1 

3.1 

42.2 

4.4 

6.2 

종사자 

규모

10인 미만

(1133)

0.1 

0.2 

20.1 

7.1 

8.6 

10~100인 미만

(682)

0.7 

0.8 

8.6 

9.0 

9.9 

100~300인 미만

(401)

0.7 

0.9 

24.3 

2.0 

2.6 

300인 이상 

(272)

81.8 

95.2 

16.4 

15.3 

16.7 

생태계

(대분류)

X

종사자 

규모

자동차

10인 미만

(542)

0.1 

0.1 

8.1 

6.2 

6.9 

30~100인 미만

(305)

0.4 

0.4 

0.8 

11.3 

11.3 

100~300인 미만

(303)

0.5 

0.7 

32.2 

1.7 

2.2 

300인 이상

(195)

62.0 

75.1 

21.1 

18.0 

22.0 

HW

10인 미만

(334)

0.0 

0.0 

23.3 

4.6 

5.2 

30~100인 미만

(161)

0.2 

0.2 

24.8 

4.5 

5.9 

100~300인 미만

(36)

0.1 

0.0 

-32.1 

3.0 

3.0 

300인 이상

(32)

15.4 

14.5 

-5.5 

13.2 

9.4 

SW/

서비스

10인 미만

(176)

0.0 

0.1 

29.8 

9.2 

12.3 

30~100인 미만

(143)

0.2 

0.2 

8.2 

23.3 

25.3 

100~300인 미만

(43)

0.1 

0.1 

7.0 

7.6 

8.2 

300인 이상

(32)

2.4 

2.7 

12.9 

8.8 

9.2 

인프라

10인 미만

(81)

0.0 

0.0 

31.8 

11.7 

14.6 

30~100인 미만

(74)

0.0 

0.0 

28.5 

2.5 

3.3 

100~300인 미만

(20)

0.0 

0.1 

65.3 

2.6 

3.9 

300인 이상

(13)

2.1 

2.9 

42.1 

4.5 

6.2 

<표 3-

16

> SDV 매출 현황

  주1) SDV 매출 비중은 총매출액 대비 SDV 관련 매출액의 비중을 의미함

SW·서비스 부문에서는 특히 10~100인 규모의 소규모 기업을 중심으로 SDV 매출 비중

이 25%를 상회하며 매우 높게 나타난다. 이는 이들 기업이 SDV를 단순한 부가 기능이 아

니라 하나의 제품 또는 플랫폼 단위로 직접 판매하고 있음을 의미하며, ‘SDV = 소프트웨

- 44 -

어’라는 전환 구조가 실제 매출로 구현되고 있는 사례로 해석할 수 있다. 다만 이들 기

업은 절대적인 매출 규모가 크지 않아, 생태계 전체의 SDV 매출을 주도적으로 확대하기보

다는 특정 기술 영역에서 높은 부가가치를 창출하는 전문 공급자 역할에 머무르는 경향이 

강하다.

이를 종합하면, SDV 매출은 산업 전반에서 분명한 성장 국면에 진입했으나, 성과의 귀

속은 자동차·부품 대기업에 집중되어 있으며, 중견기업과 일부 HW 부문에서는 여전히 

매출 전환이 구조적으로 제약되고 있다. 한편 SW·서비스 및 인프라 부문은 SDV 매출을 

직접 대규모로 창출하기보다는, SDV 전환의 질을 높이고 장기적 성장을 가능하게 하는 핵

심 기반 역할을 수행하고 있다. 이는 SDV 산업의 성장이 단순한 기술 도입의 문제가 아니

라, 생태계 내 역할 분화와 이들 간 연결 구조에 의해 성과가 결정되는 구조적 전환 과정

임을 시사한다.

2.

투자

가.

연구개발 투자 

국내 R&D 투자는 2023~2025년 동안 지속적으로 확대되었으나, 성장 속도는 점차 둔화

되며 고속 확장 국면에서 안정화 국면으로 전환되는 양상을 보인다. 2024년 기준 전체 

R&D 투자 규모는 36.2조 원, 성장률은 10.9%, R&D 집약도는 5.9%로 나타났다.

산업별로는 자동차·부품 제조업과 HW 부문이 R&D 투자 규모를 주도하고 있으며, 특

히 HW 부문은 매출 대비 R&D 집약도가 높아 기술집약적 산업 특성을 보인다. 반면 

SW·서비스 부문은 투자 규모는 작지만 일정 수준의 성장과 집약도를 유지하며, 질적 혁

신의 원천 역할을 수행하고 있다. 인프라 부문은 투자 규모와 성장률 모두 제한적인 안정 

국면에 머물러 있다.

기업 규모별로는 대기업에 R&D 투자가 극단적으로 집중되는 반면, 100~300인 중견기업

에서는 투자 정체 또는 감소가 나타나 SDV 전환 과정에서 가장 취약한 구간으로 확인된

다. 중소기업은 성장률은 있으나 절대 투자 규모가 작아 기술 축적에는 한계가 있다.

따라서, 국내 R&D 투자는 규모와 집약도가 대기업·제조 중심으로 집중되고, 중견기업 

구간에서는 구조적 단절이 발생하고 있다. 향후 SDV 전환과 기술 혁신의 지속가능성을 위

해서는 R&D 투자 총량 확대보다, 중견기업을 중심으로 한 투자 전이와 대·중소기업 간 

협력 구조 구축이 핵심 과제로 제시된다.

- 45 -

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : 조 원, %]

구   분

사례수

R&D 투자규모

R&D 

집약도*

(2024) 

2023년

2024년

2025년e

성장율

(‘23-’24)

(%)

(조 원)

(조 원)

(조 원)

전   체

(2,489)

32.7 

36.2 

37.1 

10.9 

5.9 

생태계

(대분류)

자동차/부품제조

(1345)

16.3 

18.3 

18.7 

12.4 

4.9 

HW

(563)

13.5 

14.9 

15.2 

10.0 

9.3 

SW/서비스

(393)

1.8 

1.9 

2.1 

8.4 

6.1 

인프라

(188)

1.1 

1.1 

1.1 

1.8 

2.2 

종사자 

규모

10인 미만

(1133)

0.0 

0.0 

0.1 

-6.9 

2.4 

10~100인 미만

(682)

0.2 

0.2 

0.2 

2.9 

2.1 

100~300인 미만

(401)

1.0 

1.0 

1.0 

-2.2 

2.7 

300인 이상

(272)

31.5 

35.0 

35.9 

11.3 

6.1 

* R&D 집약도 = R&D 투자규모 / 총 매출 규모 

<표 3-

17

> 총 연구개발 투자 규모와 비중

나.

SDV 연구개발 투자 

본 절은 SDV 전환 과정에서 연구개발 투자가 얼마나 확대되고 있는지(투자 규모)와 어

떤 성격으로 배분되고 있는지(소프트웨어 중심성)를 함께 분석함으로써, SDV 전환의 질적 

수준과 구조적 특성을 진단한다. 이를 위해 전체 R&D 중 SDV R&D 투자 규모와 비중, 그

리고 SDV R&D 중 SW R&D 투자 규모와 비중의 변화를 종합적으로 분석하였다.

분석 결과, 전체적인 추세는 SDV R&D 투자는 완만하게 증가하는 반면, SDV SW R&D 

투자는 상대적으로 빠르게 성장하는 양상으로 나타난다. 전체 기업 기준으로 SDV R&D 

투자 규모는 2023년 8.66조 원에서 2024년 9.43조 원으로 증가하여, 약 8.9%의 성장률을 

기록하였다. 반면 SDV SW R&D 투자 규모는 2.20조 원에서 2.46조 원으로 확대되며 연평

균 21.4%의 높은 성장률을 보였다. 이에 따라 SDV R&D 중 SW 비중은 23.4%에서 28.7%

로 지속적으로 상승하였다. 이는 SDV 전환이 여전히 대규모 기술 투자를 필요로 하는 단

계에 있으나, 그 내부 구성에서는 소프트웨어 중심성이 점진적으로 강화되고 있음을 의미

한다.

산업별로 보면 자동차·부품 제조 부문이 SDV R&D 투자 규모에서 압도적인 비중을 차

지한다. 2024년 기준 자동차·부품 부문의 SDV R&D 투자 규모는 9.43조 원으로 전체 

SDV R&D의 대부분을 차지하며, SDV SW R&D 역시 1.79조 원으로 증가하였다. 다만 SDV 

- 46 -

R&D 대비 SW 비중은 26.0% 수준에 머물러, SDV 전환이 여전히 하드웨어 및 시스템 통

합 중심의 R&D 구조를 유지하고 있음을 시사한다.

반면 SW·서비스 부문은 SDV R&D 투자 규모가 0.28조 원(2024년 기준)으로 상대적으

로 작지만, 높은 성장률(28.9%)과 매우 높은 SDV SW R&D 비중(88.2%)을 보인다. 이는 이 

부문에서 SDV 전환이 사실상 소프트웨어 R&D 중심으로 이루어지고 있으며, 플랫폼, 알고

리즘, 공통 모듈 등 전환의 질을 결정하는 핵심 기술이 집중되고 있음을 의미한다. 인프라 

부문 역시 SDV SW R&D 비중이 12.5% 내외로 점진적으로 확대되어, SDV 전환의 기반이 

되는 운영·플랫폼 기술 투자가 지속되고 있음을 보여준다.

기업 규모별로 보면 중견기업 구간에서 투자 공백과 구조적 병목이 가장 뚜렷하게 나타

난다. 10인 미만 기업은 SDV R&D 투자 비중이 24% 내외, SDV SW R&D 비중은 50% 이

상으로 나타나, 소규모 기업일수록 SDV 전환을 소프트웨어 중심으로 집중 추진하고 있음

을 확인할 수 있다. 10~100인 규모 기업은 SDV R&D와 SW R&D 투자가 함께 확대되는 

확산 구간에 해당한다.

반면 100~300인 규모의 중견기업은 SDV R&D 투자 규모와 비중이 모두 낮고, SDV SW 

R&D 비중 역시 20% 안팎에 머물러 있다. 이는 이 구간이 SDV 전환의 실행 부담은 크지

만, 이를 뒷받침할 연구개발 투자와 소프트웨어 중심 투자가 충분히 이루어지지 못하는 

구조적 취약 구간임을 의미한다. 이러한 투자 공백은 앞서 확인된 인력 부족과 매출 전이 

부진과 맞물려 SDV 전환의 병목을 심화시킬 가능성이 크다. 반면 300인 이상 대기업은 

SDV R&D 투자 규모(약 9.3조 원)와 SDV SW R&D 비중(약 26%)이 안정적으로 유지되어, 

SDV 전환을 장기 전략으로 관리할 수 있는 구조적 여력을 갖춘 집단으로 해석된다.

이상의 분석을 종합하면, 국내 SDV R&D 투자는 제조 대기업을 중심으로 한 양적 확대

와 SW·서비스 부문을 중심으로 한 질적 전환이 병존하는 이중 구조를 보인다. 그러나 

중견기업 구간에서는 투자·인력·매출 전이가 동시에 약화되는 구조적 단절 구간이 존재

하며, SDV R&D 중 SW 투자 비중 역시 전체적으로는 아직 30% 수준에 머물러 있다. 이

는 SDV 전환이 하드웨어 중심 투자 구조에서 완전히 벗어나지 못한 채, 생태계 내 역할 

분화에 의존하는 전환 경로를 밟고 있음을 의미한다.

결론적으로 SDV 전환의 고도화를 위해서는 SDV R&D 총량 확대보다, SW R&D의 전략

적 전이와 연결 구조 구축이 핵심 과제로 부상한다. 특히 중견기업을 중심으로 SW R&D 

투자 역량을 강화하고, 제조 부문과 SW·서비스 부문 간 공동 R&D 및 공동 플랫폼 투자 

체계를 구축하지 않는다면, SDV 전환은 확산되었으나 성과가 제한되는 구조에 머물 가능

- 47 -

성이 크다.

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : 조 원, %]

구   분

사례수

SDV R&D 투자규모

SDV R&D 투자 비중1)

2023년

2024년

2025년e

성장율

(‘23-’24)

2023년

2024년

2025년e

(조 원)

(조 원)

(조 원)

(%)

(%)

(%)

전   체

(2,489)

8.660 

9.429 

9.557 

8.9%

26.5 

26.0 

25.7 

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

(1,345)

6.296 

6.892 

6.946 

9.5%

38.7 

37.7 

37.1 

HW

(563)

1.944 

2.047 

2.084 

5.3%

14.4 

13.7 

13.7 

SW/서비스

(393)

0.214 

0.276 

0.309 

28.9%

12.0 

14.2 

14.6 

인프라

(188)

0.206 

0.215 

0.218 

4.2%

19.1 

19.6 

19.4 

종사자

규모

10인 미만

(1133)

0.011 

0.011 

0.012 

-4.1%

23.1 

23.8 

24.3 

10~100인 미만

(682)

0.031 

0.043 

0.038 

37.4%

19.3 

25.8 

23.2 

100~300인 미만

(401)

0.081 

0.079 

0.078 

-2.6%

8.1 

8.0 

7.7 

300인 이상

(272)

8.537 

9.296 

9.428 

8.9%

27.1 

26.5 

26.3 

주1) SDV R&D 투자 비중(%) = SDV R&D투자 / 총 R&D 투자

<표 3-

18

> SDV 연구개발(R&D) 투자 규모와 비중

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : 조 원, %]

구   분

사례수

SDV SW R&D 투자규모

SDV SW R&D 투자 비중1)

2023년

2024년

2025년e

성장율

(‘23-’24)

2023년

2024년

2025년e

(조 원)

(조 원)

(조 원)

(%)

(%)

(%)

전   체

(2,489)

2.023 

2.455 

2.747 

21.4%

23.4%

26.0%

28.7%

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

(1,345)

1.528 

1.789 

1.950 

17.0%

24.3%

26.0%

28.1%

HW

(563)

0.286 

0.396 

0.488 

38.4%

14.7%

19.4%

23.4%

SW/서비스

(393)

0.184 

0.243 

0.275 

32.0%

86.1%

88.2%

89.1%

인프라

(188)

0.024 

0.027 

0.033 

12.2%

11.6%

12.5%

15.3%

종사자

규모

10인 미만

(1133)

0.007 

0.006 

0.007 

-8.2%

59.6%

57.1%

56.7%

10~100인 미만

(682)

0.006 

0.007 

0.007 

20.5%

17.8%

15.6%

17.8%

100~300인 미만

(401)

0.021 

0.017 

0.017 

-22.8%

26.5%

21.0%

21.5%

300인 이상

(272)

1.989 

2.426 

2.716 

22.0%

23.3%

26.1%

28.8%

주1) SDV SW R&D 투자 비중(%) = SDV SW R&D 투자 / SDV R&D 투자

<표 3-

19

> SDV SW 연구개발(R&D) 투자 규모와 비중

- 48 -

3.

인력

2025년 기준 SDV 산업의 총 종사자 규모는 약 63.8만 명으로 추정되며, 이 가운데 SDV 

관련 업무에 종사하는 인력은 19.3만 명(30.2%)에 달한다. 이는 산업 전반에서 SDV 전환을 

위한 인력 투입이 이미 확산 단계에 진입했음을 보여준다. 그러나 SDV 인력 중 실제로 

SW·AI 역할을 수행하는 인력은 약 3.34만 명으로, 전체 종사자 대비 5.2%, SDV 인력 내 

비중으로는 17.3%에 불과하다. 이는 SDV 전환이 외형적으로는 확대되고 있으나, 핵심 경

쟁력인 소프트웨어·AI 역량의 내재화는 상대적으로 더디게 진행되고 있음을 시사한다.

이러한 구조는 산업 부문별로 뚜렷한 차이를 보인다. 자동차·부품 제조 부문은 SDV 인

력과 SDV 매출 측면에서 가장 큰 비중을 차지하며 SDV 전환을 주도하는 핵심 산업으로 

나타난다. 그러나 이들 기업에서 SDV 인력 중 소프트웨어 인력이 차지하는 비중은 6.8%

에 불과하여, 소프트웨어 역량의 내재화 수준은 매우 제한적인 것으로 분석된다. 이는 

SDV 전환이 소프트웨어 중심의 구조로 충분히 재편되기보다는, 전장 시스템 통합이나 하

드웨어 기반 엔지니어링, 또는 핵심 소프트웨어의 외부 조달에 의존하는 방식으로 추진되

고 있음을 의미한다. 결과적으로 SDV 전환의 양적 확대에도 불구하고, 내부 소프트웨어 

역량이 체계적으로 축적되지 못하는 구조적 한계가 존재한다.

반면 SW·서비스 및 인프라 부문에서는 SDV 인력 중 소프트웨어 인력 비중이 각각 

93.0%와 68.5%로 매우 높게 나타나, SDV 관련 소프트웨어 및 플랫폼 역량이 이들 부문에 

집중되어 있음을 확인할 수 있다. 이들 산업은 공통 소프트웨어 모듈, 플랫폼, 데이터 처

리, OTA 등 SDV의 핵심 기능을 담당하는 공급자로서의 역할을 수행하고 있다. 다만 완성

차 및 부품 제조기업과 달리 최종 제품을 통한 매출 창출보다는 기술과 기능의 공급에 특

화되어 있어, 소프트웨어 인력과 산업 내 최종 성과 간의 분리가 발생하는 구조적 특징을 

보인다.

기업 규모별로는 300인 이상 대기업에 SDV 인력(75.2%)과 SW 인력(67.1%)이 집중되는 

경향이 확인되며, 동시에 100~300인 규모의 중견기업에서 구조적 병목이 나타난다. 해당 

구간은 총종사자 대비 SDV 인력 비중이 52.1%로 높아 전환 의지는 강하게 나타나지만, 

소프트웨어 인력 비중은 상대적으로 낮아 SDV 전환이 실제 성과로 이어지지 못하는 한계

를 보인다. 이는 중견기업이 SDV 전환의 핵심 실행 주체임에도 불구하고, 소프트웨어 아

키텍처 및 플랫폼 역량이 충분히 확보되지 못한 데 기인한 것으로 해석된다.

종합하면, SDV 산업의 SW 인력 구조는 제조업 중심의 수요 구조와 SW·서비스 및 인

- 49 -

프라 중심의 공급 구조가 분리된 형태로 나타나며, 이로 인해 산업 내부에서 소프트웨어 

역량이 충분히 내재화되지 못하는 구조적 불균형이 존재한다. 이러한 구조는 기획, 개발, 

운영, 서비스로 이어지는 가치사슬 전반의 단절을 초래하여 SDV 전환의 효율성과 성과 창

출을 제약하는 요인으로 작용할 가능성이 크다.

따라서 SDV 전환을 실질적인 소프트웨어 중심 구조로 고도화하기 위해서는 단순한 인

력 공급 확대를 넘어서는 접근이 필요하다. 특히 제조 부문과 SW·서비스 부문 간의 분

절된 구조를 완화하고, 양 부문 간 역량이 효과적으로 결합·이전될 수 있는 생태계 차원

의 협력 메커니즘 구축이 중요하다. 

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : 천 명, %]

구   분

사례수

총종사자

(A)

SDV인력

(B)

SW인력

(C)

SDV인력 

비중(D)1)

SW인력 

비중(E)2)

(천 명)

(천 명)

(%)

(천 명)

(%)

(D=B/A)

(E=C/B)

전체

(2489)

638.0

192.5

(100.0)

33.4

(100.0)

30.2%

17.3%

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

(1345)

371.8

161.3

(83.8)

10.9

(32.6)

43.4%

6.8%

HW

(563)

156.2

13.4

(7.0)

7.1

(21.3)

8.5%

53.4%

SW/서비스

(393)

67.7

12.6

(6.5)

11.8

(35.3)

18.7%

93.0%

인프라

(188)

42.3

5.2

(2.7)

3.6

(10.8)

12.3%

68.5%

종사자 

규모

10인 미만

(1133)

5.3 

4.2 

(2.2)

1.9 

(5.7)

79.1%

44.2%

10~100인 미만

(682)

25.0 

7.8 

(4.1)

3.5 

(10.5)

31.4%

35.1%

100~300인 미만

(401)

68.6 

35.7 

(18.5)

5.6 

(16.8)

52.1%

49.8%

300인 이상 

(272)

539.1 

144.7 

(75.2)

22.4 

(67.1)

26.8%

15.6%

생태계

(대분류)

X

기업규모

자동차

10인 미만

(542)

2.6 

2.1 

(1.3)

0.4 

(3.7)

81.6%

13.8%

10~100인 미만

(305)

8.8 

2.3 

(1.4)

0.1 

(0.9)

25.9%

16.3%

100~300인 미만

(303)

52.3 

28.7 

(17.8)

0.1 

(0.9)

54.8%

16.5%

300인 이상 

(195)

308.0 

128.2 

(79.5)

10.3 

(94.5)

41.6%

7.0%

HW

10인 미만

(334)

1.3 

0.9 

(6.7)

0.4 

(5.6)

67.9%

1.0%

10~100인 미만

(161)

8.8 

3.5 

(26.1)

1.7 

(23.9)

39.6%

0.4%

100~300인 미만

(36)

5.1 

2.7 

(20.1)

1.6 

(22.5)

52.1%

8.1%

300인 이상 

(32)

141.0 

6.3 

(47.0)

3.4 

(47.9)

4.5%

50.0%

SW/

서비스

10인 미만

(176)

1.0 

0.9 

(7.1)

0.8 

(6.8)

89.0%

0.0%

10~100인 미만

(143)

4.8 

1.5 

(11.9)

1.4 

(11.9)

30.5%

48.4%

100~300인 미만

(43)

7.7 

3.1 

(24.6)

2.8 

(23.7)

40.5%

60.5%

300인 이상 

(32)

54.1 

7.2 

(57.1)

6.8 

(57.6)

13.2%

54.0%

인프라

10인 미만

(81)

0.5 

0.4 

(7.7)

0.3 

(8.3)

74.7%

93.6%

10~100인 미만

(74)

2.5 

0.6 

(11.5)

0.4 

(11.1)

23.4%

92.6%

100~300인 미만

(20)

3.4 

1.2 

(23.1)

1.1 

(30.6)

36.9%

93.6%

300인 이상 

(13)

35.9 

3.0 

(57.7)

1.8 

(50.0)

8.3%

87.6%

주1) SDV 인력 비중(D) = 총종사자 대비 SDV 인력의 비중

주2) SW 인력 비중(E) = SDV 인력 대비 SW인력의 비중 

<표 3-

20

> SDV 및 SW 인력 현황(2025년 현재)

- 50 -

4.

SDV 전환의 구조적인 특성

본 연구는 SDV 전환을 단일 지표로 단순 평가하기보다, 성과(매출), 투입(R&D), 인력 구

조, 그리고 전환의 질을 함께 고려하는 다차원적 접근을 통해 국내 SDV 전환의 구조적 진

행 경로를 진단하였다. 분석 결과, 전체 기업 기준으로 SDV 매출 비중은 15.7%, SDV R&D 

비중은 26.0%, SDV 인력 비중은 30.2%로 나타나, 인력과 연구개발 측면에서는 이미 산업 

전반에 걸쳐 SDV 전환이 확산 단계에 진입했음을 보여준다. 그러나 SDV 인력 중 소프트

웨어 인력 비중은 17.3%에 불과해, 소프트웨어 중심의 설계·운영 역량이 충분히 내재화

되지 못한 상태임이 확인된다. 이는 SDV 전환이 외형적으로는 확대되고 있으나, 내부 구

조는 여전히 전장, 시스템 통합, 하드웨어 중심에 머물러 있음을 의미한다.

산업별로 보면 이러한 구조적 불일치는 더욱 뚜렷하게 드러난다. 자동차·부품 제조업

은 SDV 매출, R&D, 인력 비중 모두에서 가장 높은 수준을 보이며 SDV 전환의 실행과 성

과가 집중된 핵심 영역이다. 그러나 이들 기업에서 SDV 인력 중 소프트웨어 인력 비중은 

6.8%에 그쳐, 전환이 여전히 하드웨어 및 시스템 통합 중심으로 이루어지고 있음을 시사

한다. 즉, 양적 측면에서는 가장 앞서 있지만 질적 전환은 제한적인 집단이라 할 수 있다. 

반면 SW·서비스 부문은 SDV 매출과 인력 규모는 상대적으로 작지만, SDV R&D 중 소

프트웨어 비중이 88.2%, SDV 인력 중 소프트웨어 인력 비중이 93.0%에 달해, 플랫폼, 알

고리즘, 공통 모듈 등 SDV 전환의 질을 결정하는 핵심 역량이 이 부문에 집중되어 있음을 

보여준다. 인프라 부문 역시 SDV 인력 규모는 제한적이지만 소프트웨어 비중이 높아 운

영·플랫폼·연결과 같은 기반 역량이 집적된 영역으로 해석되며, HW 부문은 제한적 범

위에서 선택적인 소프트웨어 전환이 이루어지는 특징을 보인다.

기업 규모별로 살펴보면, SDV 전환의 구조적 불균형은 더욱 분명해진다. 10인 미만 기

업은 SDV(79.1%) 및 소프트웨어(44.2%) 인력 비중이 모두 높아 초기부터 소프트웨어 중심 

구조를 갖추고 있으나, 절대 규모의 한계로 인해 성과 확산에는 제약이 있다. 10~100인 규

모 기업은 인력 구성 측면에서 비교적 균형적인 전환 구조를 보이지만, 매출 성과로의 전

이는 아직 제한적인 단계에 머물러 있다. 특히 100~300인 규모의 중견기업은 SDV 인력 투

입 비중이 매우 높은 반면, 소프트웨어 인력 비중과 매출 성과는 모두 낮은 수준에 그쳐, 

투입 대비 성과 전이가 이루어지지 않는 대표적인 병목 구간으로 확인된다. 이 집단에서

는 SDV 전환의 실행 부담과 통합 리스크가 가장 크게 누적되는 구조적 취약성이 나타난

다. 반면 300인 이상 대기업은 비교적 안정적인 성과를 보이며, 외부 소프트웨어 역량을 

흡수·결합하여 확산시키는 생태계 허브 역할을 수행하는 것으로 해석된다.

- 51 -

이러한 결과를 종합하면, 국내 SDV 전환의 본질적 문제는 인력이나 R&D의 절대적 부족

이 아니라, 인력 구성 내에서 소프트웨어 중심 역량이 충분히 확보되지 못하는 구조적 불

일치에 있다. 즉, SDV 전환의 성패는 단순히 참여 기업의 수나 인력 규모가 아니라, 소프

트웨어 중심의 구현 수준과 그 성과가 실제 매출 및 서비스로 얼마나 전이되는가에 의해 

결정된다.

따라서 SDV 전환의 병목은 개별 기업의 역량 부족으로 환원될 수 없는 구조적 문제이

다. 핵심 소프트웨어 코어 기술, 고급 인력, 표준화된 아키텍처, 품질 및 보안 체계는 장기

간의 투자와 높은 고정비를 요구하며, 이를 단일 기업이 독자적으로 구축하는 데에는 명

확한 한계가 존재한다. 이에 따라 향후 SDV 전환의 고도화를 위해서는 제조 및 중견기업

이 담당하는 실행 역할과, SW·서비스 부문에 축적된 소프트웨어 역량이 효과적으로 결

합될 수 있는 생태계 차원의 전이 구조 구축이 필수적이다. 공동 소프트웨어 코어와 레퍼

런스 아키텍처, 공유형 전문인력 풀, 기업 간 공동 연구개발 및 플랫폼 투자, 그리고 표

준·품질·보안 체계를 기반으로 한 협력 구조가 병행되지 않는다면, 국내 SDV 전환은 확

산은 이루어졌으나 성과는 제한되는 상태에 머물 가능성이 크다.

결국 SDV 전환은 단순한 기술 도입이나 참여 확대의 문제가 아니라, 성과 전이를 가능

하게 하는 구조 설계의 문제이며, 이는 현재 국내 SDV 전환이 직면한 가장 본질적인 과제

라고 할 수 있다.

- 52 -

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : %]

구   분

사례수

SDV

매출 

비중1)

SDV 

R&D

비중2)

SDV 

SW R&D 

비중3)

SDV

인력

비중4)

SDV SW인력 비중5)

SDV인력

대비

총종사자 

대비

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

SDV 인력 전체

(2489)

15.7 

26.0 

26.0 

30.2 

17.3 

5.2 

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

(1345)

20.3 

37.7 

26.0 

43.4 

6.8 

2.9 

HW

(563)

9.2 

13.7 

19.4 

8.5 

53.4 

4.6 

SW/서비스

(393)

9.7 

14.2 

88.2 

18.7 

93.0 

17.4 

인프라

(188)

6.2 

19.6 

12.5 

12.3 

68.5 

8.4 

종사자 

규모

10인 미만

(1133)

8.6 

23.8 

57.1 

79.1 

44.2 

35.0 

10~100인 미만

(682)

9.9 

25.8 

15.6 

31.4 

45.2 

14.2 

100~300인 미만

(401)

2.6 

8.0 

21.0 

52.1 

15.6 

8.1 

300인 이상 

(272)

16.7 

26.5 

26.1 

26.8 

15.5 

4.2 

생태계

(대분류)

X

기업규모

자동차

10인 미만

(542)

6.9 

29.4 

46.8 

81.6 

16.5 

13.5 

10~100인 미만

(305)

11.3 

17.4 

16.4 

25.9 

5.0 

1.3 

100~300인 미만

(303)

2.2 

8.2 

21.1 

54.8 

0.4 

0.2 

300인 이상

(195)

22.0 

38.8 

26.0 

41.6 

8.1 

3.4 

HW

10인 미만

(334)

5.2 

18.2 

93.7 

67.9 

50.0 

34.0 

10~100인 미만

(161)

5.9 

26.0 

4.6 

39.6 

47.9 

19.0 

100~300인 미만

(36)

3.0 

6.1 

16.7 

52.1 

60.5 

31.5 

300인 이상

(32)

9.4 

13.8 

19.5 

4.5 

54.0 

2.4 

SW/

서비스

10인 미만

(176)

12.3 

19.9 

63.1 

89.0 

93.6 

83.3 

10~100인 미만

(143)

25.3 

46.4 

32.5 

30.5 

93.2 

28.4 

100~300인 미만

(43)

8.2 

10.1 

29.3 

40.5 

87.6 

35.5 

300인 이상

(32)

9.2 

13.9 

93.2 

13.2 

95.3 

12.6 

인프라

10인 미만

(81)

14.6 

19.7 

55.2 

74.7 

77.0 

57.6 

10~100인 미만

(74)

3.3 

14.2 

1.0 

23.4 

65.3 

15.2 

100~300인 미만

(20)

3.9 

8.3 

17.4 

36.9 

84.9 

31.3 

300인 이상

(13)

6.2 

20.6 

12.2 

8.3 

61.3 

5.1 

1) SDV 매출 비중(%) = SDV 매출/ 총매출, 2) SDV R&D 비중(%) = SDV R&D/ 전체 R&D 투자

3) SDV SW R&D 비중(%) = SDV SW R&D/SDV R&D 투자, 4) SDV 인력 비중(%) = SDV인력/총종사자

5) SDV SW인력 비중(%) = SDV SW인력/SDV 인력, SDV SW인력/총종사자 

<표 3-

21

> SDV 전환 구조적 특성

- 53 -

제3절

소프트웨어 중심 혁신 역량

1.

전략과 거버넌스

전략과 거버넌스 영역은 기업이 소프트웨어 중심 전환을 일회성 기술 도입이나 부서 단

위의 개선 활동이 아닌, 전사 차원의 중장기 전략 과제로 인식하고 체계적으로 추진하고 

있는지를 진단하기 위한 지표 영역이다. 본 영역은 기술·인적·비즈니스·생태계 역량이 

효과적으로 작동하기 위한 방향성, 의사결정 구조, 책임 체계가 기업 내부에 명확히 구축

되어 있는지를 평가하는 데 목적이 있다. 즉, 전략과 거버넌스는 SDx(SDV 포함) 전환의 

실행 가능성을 좌우하는 최상위 조정 메커니즘으로 기능한다.

가.

SW 중심 전환 전략 수립 여부

‘SW 중심 전환 전략 수립 여부’는 기업이 중장기 관점에서 소프트웨어를 핵심 경쟁

력의 중심 축으로 설정하고 있는지를 평가하는 지표이다. 이는 단순히 디지털화나 IT 투

자 계획의 존재 여부를 묻는 것이 아니라, 기업의 비전·사업 포트폴리오·기술 로드맵 

전반에서 SW 중심 전환이 명시적으로 선언되고 구조화되어 있는지를 확인하는 데 목적이 

있다. 해당 지표는 SDx 전환이 일시적 대응이 아닌 전략적 선택으로 내재화되어 있는지를 

가늠하는 기준으로 기능한다.

분석 결과, 국내 SDV 관련 기업들은 전반적으로 SW 중심 전환의 필요성에 대해 높은 

공감대를 형성하고 있으며, 조사 대상 기업의 70% 이상이 SW 중심 전환 전략을 수립하고 

있다고 응답하였다. 특히 전략을 전혀 수립하지 않았다는 응답이 사실상 0%에 가까워, 

SW 중심 전환에 대한 기본적 방향성은 산업 전반에 확산된 상태로 보인다.

다만 이러한 전략 수립 수준은 업종 간 차이보다 기업 규모에 따른 격차가 훨씬 크게 

나타난다. 대기업과 일부 중견기업에서는 전략 수립에 대한 긍정 응답 비중과 평균 점수

가 안정적으로 유지되는 반면, 10인 미만 소기업과 100~300인 미만 구간에서는 ‘보통’ 

또는 ‘부정’ 응답 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 이는 해당 규모 구간의 기업들이 

SW 중심 전환을 전략적으로 인식하고는 있으나, 전략의 구체성, 우선순위 설정, 실행 가

능성 측면에서는 체감 수준이 낮은 상태이다. 다시 말해, 전략의 ‘존재’와 전략의 ‘실

행 가능성’ 사이에 규모별 간극이 존재하는 것으로 해석할 수 있다.

- 54 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전혀 그렇지 

않다

그렇지 않다

보통

그렇다

매우 그렇다

평균

(100점)

전체

(367)

-

7.2 

21.1 

64.2 

7.6 

68.0 

업종

자동차 부품제조

(171)

-

8.2 

18.6 

60.9 

12.4 

69.4 

HW

(70)

-

6.1 

35.0 

56.2 

2.6 

63.8 

SW/서비스

(62)

-

3.0 

18.2 

71.1 

7.7 

70.9 

인프라

(64)

-

9.7 

15.3 

75.0 

0.0 

66.3 

종사자규모

10인 미만

(68)

-

22.4 

23.3 

54.2 

0.0 

57.9 

10~100인 미만

(47)

-

2.4 

8.7 

83.0 

5.8 

73.1 

100~300인 미만

(72)

-

5.5 

56.0 

37.7 

0.8 

58.4 

300인 이상

(64)

-

3.7 

9.8 

69.0 

17.5 

75.1 

<표 3-

22

> SW 중심 전환을 위한 중장기 전략 수립

나.

SW 중심 전환 전략 공유 및 추진

‘SW 중심 전환 전략 공유 및 추진’은 수립된 전략이 조직 내부에 어느 정도 확산되

어 실제 실행 체계와 연계되어 작동하고 있는지를 평가하는 지표이다. 이는 전략 문서의 

존재 여부를 넘어, 전략이 조직 구성원에게 공유되고 조직 구조·업무 프로세스·성과 관

리 체계와 결합되어 실행 가능한 형태로 작동하는지를 측정한다. 본 지표는 전략과 실행 

간 괴리를 진단하는 핵심 요소로, SDx 전환이 선언적 수준에 머무르는지, 아니면 조직 전

반의 행동 변화를 수반하는지를 판단하는 기준으로 활용된다.

분석 결과, SW 중심 전환을 위한 중장기 전략의 공유 및 추진 수준은 평균 68.0점으로, 

전반적으로 ‘수립·추진 중’이라는 응답이 우세하게 나타났다(긍정 66.1%, 보통 25.3%, 

부정 8.6%). 이는 다수 기업에서 SW 전환이 이미 경영 의제화되어 있으며, 최소한의 실행 

계획과 방향성은 갖추고 있음을 시사한다.

그러나 기업 규모에 따라 체감 수준의 차이는 뚜렷하게 나타난다. 10~100인 미만 기업

은 78.8점으로 가장 높은 수준을 보인 반면, 10인 미만 기업은 53.3점으로 낮고 부정 응답 

비중도 상대적으로 높게 나타났다. 업종별 차이보다 규모별 격차가 크게 나타난 점은, 전

략의 공유와 추진 여부가 산업 특성보다는 전담 인력, 기획·PMO 기능, 데이터·플랫폼 

등 실행 인프라의 보유 여부에 더 민감하다는 점을 시사한다.

- 55 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전혀 그렇지 

않다

그렇지 않다

보통

그렇다

매우 그렇다

평균

(100점)

전체

(367)

0.4 

8.2 

25.3 

51.2 

14.9 

68.0 

업종

자동차 부품제조

(171)

0.8 

10.4 

29.4 

46.9 

12.5 

65.0 

HW

(70)

0.0 

10.7 

18.6 

55.7 

15.0 

68.7 

SW/서비스

(62)

0.0 

4.6 

23.7 

54.6 

17.1 

71.0 

인프라

(64)

0.0 

3.4 

22.9 

54.4 

19.3 

72.4 

종사자규모

10인 미만

(68)

1.9 

29.3 

26.9 

37.2 

4.6 

53.3 

10~100인 미만

(47)

0.0 

1.8 

14.3 

50.9 

33.0 

78.8 

100~300인 미만

(72)

0.0 

7.8 

40.1 

51.3 

0.8 

61.3 

300인 이상

(64)

0.0 

2.4 

25.0 

59.2 

13.3 

70.9 

<표 3-

23

> SW 중심 전환 공유 및 추진 여부

다.

최고경영진의 SW전략 참여도

‘최고경영진의 SW 전략 참여도’는 SW 중심 전환이 조직 최상위 의사결정 구조에서 

책임지고 추진되고 있는지를 평가하는 지표이다. 최고경영진이 전략 수립과 실행에 직접 

관여하고 책임을 지는 구조는, SDx 전환이 단기 성과 중심의 하향식 과제가 아니라 장기

적 투자와 조직 변화를 수반하는 핵심 경영 아젠다로 인식되고 있음을 의미한다. 본 지표

는 전환 과정에서 불가피하게 발생하는 자원 재배분, 조직 저항, 단기 수익성 저하와 같은 

구조적 난제를 극복할 수 있는 실질적인 리더십을 측정하는 기준으로 기능한다.

분석 결과, 최고경영진의 SW 전략 참여 수준은 평균 68.4점으로, 전략 수립 수준(68.0점)

과 거의 동일하게 나타났다(긍정 67.8%, 보통 25.2%, 부정 7.0%). 이는 SW 중심 전환 전략

이 선언적 문서에 그치지 않고, 최고경영자의 의사결정과 추진 의지 차원에서 일정 부분 

뒷받침되고 있음을 시사한다.

다만 리더십 체감 수준은 기업 규모에 따라 뚜렷한 차이를 보인다. 10인 미만 기업은 

53.0점으로 가장 낮고 부정 응답 비중도 높게 나타나, 소규모 기업일수록 단기 운영 과제

에 밀려 SW 전환이 중장기 핵심 과제로 충분히 인식·추진되지 못하는 경향이 확인된다. 

반면 10~100인 미만 기업(76.1점)과 300인 이상 기업(72.7점)에서는 최고경영진의 추진 의

지가 비교적 강하게 인식되어, 전환을 견인할 의사결정 속도와 자원 배분 가능성이 상대

적으로 높다는 점이 드러난다. 

- 56 -

한편 100~300인 미만 기업은 평균 64.4점으로 ‘보통’ 응답 비중이 크게 나타났는데, 

이는 리더십 자체의 부재라기보다는 조직 규모 확장 과정에서 우선순위 설정, 역할 분담, 

성과지표(KPI) 정렬이 충분히 이루어지지 못한 과도기적 상태에 놓여 있을 가능성이 높다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전혀 그렇지 

않다

그렇지 않다

보통

그렇다

매우 그렇다

평균

(100점)

전체

(367)

0.8 

6.2 

25.2 

54.2 

13.6 

68.4 

업종

자동차 부품제조

(171)

1.7 

7.1 

28.8 

49.5 

12.8 

66.1 

HW

(70)

0.0 

10.7 

16.6 

58.4 

14.2 

69.0 

SW/서비스

(62)

0.0 

3.6 

23.7 

56.3 

16.4 

71.4 

인프라

(64)

0.0 

1.2 

26.3 

60.1 

12.4 

70.9 

종사자규모

10인 미만

(68)

1.0 

30.6 

27.2 

38.2 

3.1 

53.0 

10~100인 미만

(47)

0.0 

0.4 

16.7 

60.9 

21.9 

76.1 

100~300인 미만

(72)

0.0 

2.1 

40.5 

55.1 

2.3 

64.4 

300인 이상

(64)

1.9 

0.0 

22.3 

56.8 

19.0 

72.7 

<표 3-

24

> 최고경영자의 SW 중심 전략 참여 정도

라.

SW 전담조직 여부

SW 전담조직의 보유 여부와 조직 역할의 성숙도는 평균 57.8점으로, 앞서 살펴본 전략 

수립 수준과 최고경영진의 추진 의지에 비해 뚜렷하게 낮은 수준으로 나타났다. 조사 결

과, 전담조직을 어떤 형태로든 보유하고 있다는 응답 비중은 비교적 높았으나, 그 상당수

는 역할과 권한이 명확히 정립되지 않은 초기 단계에 머물러 있었으며, 전사 전략을 전담

하면서 핵심 기능을 수행하는 실질적 실행 조직 수준에 도달한 기업은 소수에 불과했다. 

이는 많은 기업이 SW 전환의 필요성을 인식하고 조직을 신설하거나 명목상 배치하는 단

계까지는 도달했으나, 의사결정 권한, 예산 집행 권한, 전담 인력, 표준화된 운영 방식을 

갖춘 실행 조직으로까지 발전시키는 데에는 여전히 한계를 보이고 있다.

이상의 조사 결과를 종합하면, 현재 국내 기업의 SW 중심 전환은 ‘전략과 리더십은 선

행되고, 조직과 실행 체계는 후행되는 구조적 격차’를 보이는 단계로 요약할 수 있다. 특

히 업종 간 차이보다 종사자 규모에 따른 격차가 훨씬 크게 나타난 점은, SW 전환의 성

패가 산업 특성 자체보다는 기업이 보유한 자원과 실행 체계의 성숙도에 의해 좌우되고 

있음을 시사한다. 소규모 기업에서는 기반 인력과 조직 여력이 부족해 전략이 실행으로 

연결되지 못하는 문제가 두드러지며, 100~300인 미만 기업에서는 조직 규모의 확대 속도

에 비해 거버넌스와 권한 체계의 정비가 뒤따르지 못해 전략의 체감도와 실행력이 일시적

- 57 -

으로 약화되는 과도기적 특성이 관찰된다.

결과적으로 향후 SW 중심 전환의 핵심 과제는 새로운 전략을 추가로 수립하는 데 있지 

않으며, 이미 존재하는 전략과 최고경영진의 추진 의지를 실행 가능한 조직과 운영 모델

로 전환하는 데 있다. 이를 위해서는 SW 전담조직의 역할과 권한을 명확히 정립하고, 전

환 과제의 우선순위 설정과 자원 배분을 일관되게 결정할 수 있는 전사적 의사결정 체계

를 구축함으로써, 전략–리더십–실행 간의 구조적 격차를 해소할 필요가 있다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전담조직 

없음

일반 부서 내 

일부 기능으로 

수행

전담조직 있음

(역할/권한 

미정립)

전담조직 있음

(전략 일부 

실행)

전담조직 있음

(전략 전담, 

핵심역할 수행)

평균

(100점)

전체

(367)

8.2

12.4

27.3

44.3

7.8

57.8

업종

자동차 부품제조

(171)

10.2

16.5

28.8

36.5

8.0

53.9

HW

(70)

6.1

11.8

25.4

51.4

5.2

59.5

SW/서비스

(62)

3.7

5.8

33.2

47.0

10.2

63.6

인프라

(64)

9.4

8.4

19.7

55.1

7.5

60.7

종사자 

규모

10인 미만

(68)

38.6

35.8

20.1

5.4

0.0

23.1

10~100인 미만

(47)

2.6

7.0

12.8

72.4

5.2

67.7

100~300인 미만

(72)

0.0

6.4

44.3

48.8

0.6

60.9

300인 이상

(64)

0.9

7.5

34.0

38.7

18.8

66.7

<표 3-

25

> SW 전담조직 마련

2.

기술 역량

기술역량 지표체계는 기술혁신 투자, 소프트웨어 기술 역량, AI·데이터 역량, 플랫폼 및 

인프라 역량의 네 가지 범주로 구성되어 있으며, 이는 SDV를 포함한 SDx 산업의 핵심 경

쟁 요소를 체계적으로 반영하고 있다. SDV는 하드웨어 중심 구조에서 소프트웨어 중심 구

조로의 전환, 대규모 실시간 데이터의 수집·처리, 자율주행을 위한 AI 기술의 내재화, 

OTA 업데이트를 가능하게 하는 통신·보안 인프라 확보 등을 핵심 특성으로 갖는다. 본 

기술역량 지표체계는 이러한 SDV의 구조적 특성에 대응하는 평가 항목을 포괄적으로 포

함함으로써, SDx 산업의 기술 전환 수준과 질적 성숙도를 입체적으로 진단할 수 있도록 

설계되었다.

기술역량의 세부 지표 중 ‘기술혁신 투자’는 SDV 및 SW 중심 기술에 대한 연구개발

- 58 -

(R&D) 투자 규모와 함께, 기술혁신의 결과물로 나타나는 특허 출원·등록 현황을 포함한

다. 본 지표는 기업이 하드웨어 중심 경쟁에서 벗어나 소프트웨어 중심 경쟁으로 전환하

려는 전략적 의지와 의사결정 구조를 반영하는 핵심 지표로 기능한다.

가.

특허 현황

특허는 연구개발 투자의 직접적인 산출물이자 기술혁신의 제도적 성과로서, 기업의 중

장기 기술 경쟁력과 시장 확장 가능성을 평가하는 핵심 지표로 활용된다. 특히 SDV 소프

트웨어 분야에서 특허는 기술 축적의 수준뿐만 아니라, 향후 글로벌 표준 경쟁과 시장 진

입 가능성을 가늠하는 중요한 판단 기준으로 기능한다.

분석 결과, 국내 SDV 소프트웨어 관련 특허는 국내 출원·등록을 중심으로 상당한 수준

까지 축적되고 있는 것으로 나타났다. 기업당 평균 특허 출원과 등록 모두 국내 비중이 

해외보다 높아, SDV 소프트웨어 기술 개발이 일정 단계 이상의 성과를 거두고 있음을 보

여준다. 반면 해외 특허 출원 및 등록은 일부 기업에 집중되어 있으며, 글로벌 시장 및 국

제 표준 경쟁을 겨냥한 전략적 특허 활동은 아직 제한적인 수준에 머물러 있다. 이는 국

내 SDV 소프트웨어 기술이 내수 중심의 자산화 단계에는 도달했으나, 글로벌 확장을 전제

로 한 특허 전략으로까지는 충분히 전이되지 못하고 있음을 시사한다.

산업 생태계별로 살펴보면, 자동차·부품 제조업이 SDV 소프트웨어 특허 축적에서 압도

적인 비중을 차지한다. 이는 SDV 핵심 기술이 완성차 및 주요 부품 기업을 중심으로 개발

되고, 지식재산 형태로 자산화되고 있음을 의미한다. HW 및 SW/서비스 업종 역시 일정 

수준의 특허 활동을 보이고 있으나, 특허 수와 등록 규모 면에서는 자동차·부품 제조업

과 뚜렷한 격차가 존재한다. 특히 SW/서비스 업종은 출원 대비 등록 비중이 상대적으로 

낮아, 알고리즘·소프트웨어 로직 중심의 특허 활동은 활발하지만 이를 안정적인 등록 자

산으로 축적하는 단계에서는 한계가 있는 것으로 해석된다. 인프라 업종의 경우 특허 규

모 자체가 낮아, SDV 소프트웨어 관련 기술 축적이 아직 초기 단계에 머물러 있는 것으로 

나타났다.

기업 규모별 분석에서는 특허 자산의 집중 현상이 더욱 뚜렷하게 확인된다. 10인 미만 

소기업과 다수의 중소기업은 SDV 소프트웨어 특허 출원 및 등록 실적이 매우 제한적인 

반면, 300인 이상 대기업은 국내·해외 특허 모두에서 압도적인 축적 수준을 보이고 있다. 

이는 SDV 소프트웨어 기술이 대규모 R&D 투자와 장기적인 지식재산 전략을 수행할 수 

있는 기업을 중심으로 자산화되고 있음을 의미하며, 중소·중견 기업과의 기술 자산 격차

가 구조적으로 고착화될 가능성을 시사한다. 특히 해외 특허의 경우 이러한 규모 격차가 

- 59 -

더욱 크게 나타나, 글로벌 기술 경쟁 무대에서 중소·중견 기업의 진입 장벽으로 작용할 

가능성이 크다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : 건수]

구분

사례수

특허 출원

특허 등록

국내

해외

국내

해외

평균

합계

평균

합계

평균

합계

평균

합계

전체

(367)

213.5 

78,369 

145.1 

53,238 

100.4 

36,864 

61.6 

22,625 

업종

자동차 부품제조

(171)

386.9 

66,163 

294.6 

50,368 

168.0 

28,720 

122.0 

20,862 

HW

(70)

78.7 

5,510 

23.4 

1,637 

40.2 

2,811 

13.6 

950 

SW/서비스

(62)

80.8 

5,011 

15.3 

948 

68.1 

4,224 

10.6 

659 

인프라

(64)

26.3 

1,684 

4.4 

284 

17.3 

1,108 

2.4 

154 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

1.0 

66 

0.0 

2 

0.9 

58 

0.0 

1 

10~100인 미만

(47)

6.9 

736 

0.6 

61 

4.0 

431 

0.2 

22 

100~300인 미만

(72)

17.0 

1,231 

6.3 

458 

13.1 

947 

5.0 

359 

300인 이상

(64)

634.6 

76,337 

438.3 

52,717 

294.5 

35,428 

184.9 

22,243 

<표 3-

26

> SDV SW 특허 현황

나.

디지털 신기술 도입 수준

디지털 신기술 도입 수준을 종합적으로 살펴보면, 국내 기업의 디지털 전환은 AI·빅데

이터·클라우드·사물인터넷 등 범용 디지털 기술을 중심으로 일정 수준까지 확산된 반

면, 자율주행과 로보틱스 등 SDV 및 제조 고도화의 핵심 기술은 전반적으로 낮은 도입 수

준에 머물러 있는 것으로 나타났다. 이는 국내 기업의 디지털 전환이 ‘도입 초기–활용 

단계’에는 진입했으나, 제품·공정·서비스의 구조적 전환으로 이어지는 심화 단계에는 

아직 도달하지 못한 상태로 보인다.

업종별로는 SW/서비스 분야가 종합 기술 활용 수준 65.2점으로 가장 높게 나타나, 데이

터와 SW 기반의 기술 혁신을 주도하고 있는 반면, 자동차·부품 제조 업종은 46.5점으로 

상대적으로 낮은 수준을 보여 SDV 전환의 핵심 기술이 산업 전반으로 충분히 확산되지 

못하고 있는 구조가 확인된다. 이는 제조 중심 산업에서 디지털 기술이 여전히 보조적 수

단으로 활용되는 경향이 강하며, 제품과 비즈니스 구조를 근본적으로 재편하는 단계까지

는 이르지 못하고 있음을 의미한다.

기업 규모별로는 10인 미만 소기업에서 모든 신기술 도입 수준이 현저히 낮게 나타나, 

- 60 -

구조적인 디지털 격차가 뚜렷하게 관찰된다. 반면 10~100인 미만 기업은 기술 도입 수준

이 급격히 상승하며 디지털 전환의 핵심 확산 구간으로 기능하고 있고, 대기업은 비교적 

안정적인 기술 고도화 단계에 진입한 양상을 보인다.

이를 종합하면, 국내 기업의 디지털 신기술 도입은 일부 기술과 특정 기업군을 중심으

로 확산되고 있으나, 산업 및 기업 규모 간 불균형과 함께 SDV 핵심 기술 영역에서의 병

목이 동시에 존재하는 전환 단계로 평가할 수 있다. 

[Base : 전체 모집단, n=367 / 단위 : 점]

AI/ML

빅데이터

클라우드

사물인터넷

자동차보안

로보틱스

종합

전체

75.3 

66.4 

63.8 

67.7 

33.6 

11.5 

54.5 

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

67.3 

59.2 

57.5 

60.2 

31.1 

10.8 

46.5 

HW

69.9 

63.5 

58.7 

62.9 

32.5 

11.1 

49.7 

SW/서비스

86.3 

76.3 

71.9 

77.3 

36.6 

12.4 

65.2 

인프라

77.4 

67.1 

67.4 

71.4 

34.8 

12.0 

57.5 

종사자

규모)

10인 미만

47.7 

44.7 

41.9 

44.5 

21.7 

7.6 

27.0 

10~100인 미만

92.4 

79.7 

78.1 

83.6 

40.2 

13.8 

71.9 

100~300인 미만

74.6 

67.7 

64.9 

68.0 

36.2 

12.1 

55.9 

300인 이상 

86.0 

73.5 

70.1 

74.4 

36.9 

12.7 

63.4 

생태계

(대분류)

X

기업규모

자동차

10인 미만

34.2 

32.2 

29.4 

30.4 

16.2 

5.8 

12.1 

10~100인 미만

80.5 

70.4 

68.5 

74.0 

37.9 

13.6 

61.2 

100~300인 미만

75.6 

65.6 

66.7 

68.1 

36.9 

12.5 

56.4 

300인 이상

81.1 

70.3 

67.9 

70.9 

35.2 

11.9 

59.3 

HW

10인 미만

41.1 

38.6 

37.8 

38.9 

19.3 

6.7 

20.6 

10~100인 미만

95.8 

85.2 

78.3 

88.0 

43.3 

15.5 

76.6 

100~300인 미만

71.9 

76.2 

65.3 

62.9 

43.3 

11.7 

57.8 

300인 이상

83.9 

72.7 

66.6 

71.3 

36.8 

12.8 

61.0 

SW/

서비스

10인 미만

71.0 

66.3 

62.5 

66.9 

31.2 

10.6 

52.1 

10~100인 미만

102.5 

88.9 

86.5 

91.4 

40.6 

13.2 

80.8 

100~300인 미만

74.2 

67.7 

61.3 

66.9 

34.6 

11.8 

54.1 

300인 이상

93.3 

78.7 

73.4 

80.1 

38.7 

13.6 

69.4 

인프라

10인 미만

50.7 

47.7 

44.9 

49.3 

22.3 

8.0 

30.7 

10~100인 미만

93.6 

77.2 

80.2 

84.8 

41.8 

14.3 

73.0 

100~300인 미만

71.9 

77.9 

78.3 

78.6 

37.9 

11.7 

64.1 

300인 이상

91.0 

74.8 

74.4 

77.6 

40.1 

14.0 

68.0 

* 신기술도입 활용 수준 지표는 기업에서 도입하고 있는 디지털 신기술을 우선순위를 고려하여 지표를 산출함 

<표 3-

27

> 디지털 신기술 활용 수준*

한편, 국내 기업의 AI 기술 도입 수준을 분석한 결과, AI 활용은 미도입 단계를 넘어 파

일럿 및 일부 부서 적용 단계까지는 비교적 빠르게 확산된 반면, 전사 차원의 표준 운영 

단계로의 확산은 제한적인 것으로 나타났다. 전체 기업의 상당수가 AI를 특정 과제나 기

능 단위에서 활용하고 있으나, 이를 조직 전반의 운영 체계로 내재화한 기업은 소수에 그

- 61 -

쳤다.

업종별로는 SW·서비스 업종이 AI 도입과 확산을 주도하며 전사 적용 비중(20.0%)도 상

대적으로 높게 나타난 반면, 자동차·부품 제조업과 하드웨어 제조업은 안전·책임·검증 

부담과 공급망 구조로 인해 부분적·보조적 활용에 머무르는 경향이 확인되었다. 인프라 

업종 역시 운영·관제 등 특정 기능 중심의 활용은 활발하나, 전략적 확산은 제한적인 모

습이다.

기업 규모별로는 10인 미만 소기업에서 AI 도입이 구조적으로 정체된 반면, 10~100인 미

만 기업은 AI 활용이 빠르게 확산되는 핵심 전환 구간으로 나타났다. 반대로 100~300인 

미만 기업은 파일럿 단계에 과도하게 머무르며 전사 확산으로 이어지지 못하는 병목이 가

장 두드러졌고, 대기업 역시 일부 전사 적용 사례는 존재하나 여전히 단계적 이행 과정에 

있는 것으로 분석되었다.

이상의 결과를 종합하면, 국내 기업의 AI 도입은 기술 자체의 문제가 아니라 데이터 통

합, 업무 프로세스 재설계, AI 운영체계(MLOps), 전사 의사결정 구조와 연동 등 조직·거

버넌스 측면의 제약으로 인해 전사 확산 단계에서 병목을 겪고 있다. 향후 AI 확산을 위

해서는 개별 프로젝트 지원을 넘어, 부분 적용 단계에서 전사 운영 단계로의 이행을 촉진

하는 조직·운영 중심의 전략과 정책 지원이 필요하다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

미도입

도입 검토 중

파일럿 

프로젝트 단계

일부 부서 

적용

전사 차원 

적용

전체

(367)

12.5

8.4

27.3

43.9

8.0

업종

자동차 부품제조

(171)

14.9

12.0

30.1

35.0

8.0

HW

(70)

15.3

5.8

29.5

46.8

2.6

SW/서비스

(62)

4.4

5.2

23.2

47.4

20.0

인프라

(64)

10.6

4.8

21.2

61.2

2.2

종사자 

규모

10인 미만

(68)

56.9

14.0

12.2

16.2

0.7

10~100인 미만

(47)

4.3

6.5

3.9

73.5

11.9

100~300인 미만

(72)

2.1

10.5

62.9

24.5

0.0

300인 이상

(64)

0.9

5.7

35.0

45.0

13.5

<표 3-

28

> AI 기술 도입 수준

- 62 -

다.

SW 기술 역량

SW 기술 역량 지표군은 SDV 산업의 핵심 경쟁력인 소프트웨어 개발·운영 능력을 다

차원적으로 진단하기 위한 분석 틀이다. 본 지표에서의 SW 기술 역량은 단순한 기술 보

유 여부를 넘어, 기업 내부 핵심 소프트웨어 기능의 내재화 수준과 개발·운영 체계의 성

숙도, 품질·안전성 확보 역량을 종합적으로 측정한다. 이는 SDV 전환 과정에서 요구되는 

고신뢰성·고안전성 소프트웨어 시스템을 설계·구현·운영할 수 있는 기술적 준비도를 

직접적으로 반영한다.

특히 본 지표군은 ECU 통합, OTA 기반 업데이트, 안전·보안 중심 설계 등 SDV 개발

의 핵심 기술 요건과 높은 정합성을 가지며, 전통적 하드웨어 중심 개발 방식에서 벗어나 

소프트웨어를 핵심 자산으로 관리·고도화할 수 있는 역량 수준을 실증적으로 진단하는 

데 목적이 있다.

1) SW 내재화 수준

SW 내재화 수준은 기업이 소프트웨어를 외주·구매 대상이 아닌 핵심 전략 자산으로 

통제·축적할 수 있는 능력을 의미하며, 플랫폼·미들웨어·제어 SW·데이터 처리 로직 

등 SDx 산업의 핵심 기능을 내부에서 설계·개선·확장할 수 있는 역량을 반영한다.

분석 결과, 국내 SDV 기업의 SW 내재화 수준은 평균 55.1점으로 전반적으로 중간 이상 

수준에 도달한 것으로 나타났다. ‘내부 주도형’(44.4%)과 ‘완전 내재화형’(3.7%)을 합

하면 과반이 내부 중심 구조로 이동했으나, ‘외부 의존형’과 ‘부분 도입형’도 21.0%

를 차지해 기업 간 내재화 수준의 분화가 뚜렷하게 관찰된다. 특히 ‘완전 내재화’ 비중

이 낮아, 다수 기업은 핵심 영역 중심의 선택적 내재화 단계에 머물러 있는 것으로 해석

된다.

업종별로는 SW/서비스 업종(63.0점)이 가장 높은 내재화 수준을 보이며, 내부 주도형 비

중이 높아 소프트웨어 역량이 핵심 경쟁력으로 정착된 집단으로 나타났다. 반면 자동차 

부품제조 업종(52.4점)은 외부 의존 비중이 상대적으로 높아, OEM 중심 개발 구조와 안

전·신뢰성 요구로 인해 내재화가 점진적으로 진행되는 유형으로 해석된다. HW 업종은 

내·외부 혼합형 비중이 높아, 내부 역량과 외부 전문자원을 병행하는 전략적 내재화가 

나타난다.

기업 규모별 격차는 더욱 뚜렷하다. 10인 미만 기업(24.9점)은 외부 의존도가 높고 완전 

내재화 사례가 전무해 내재화 기반이 매우 취약한 반면, 30~100인 미만 기업(67.2점)은 내

부 주도형 비중이 압도적으로 높아 SW 내재화의 임계 규모를 넘어선 집단으로 평가된다. 

- 63 -

100~300인 미만 기업(55.5점)은 혼합형에 집중된 과도기적 단계에 있으며, 300인 이상 기

업(61.1점)은 내부 주도와 혼합형이 균형을 이루고 완전 내재화 비중도 상대적으로 높아 

체계적인 SW 내재화 기반을 갖춘 집단으로 해석된다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

외부 

의존형

부분 

도입형

내・외부 

혼합형

내부

 주도형

완전 

내재화형

평균

(100점)

전체

(367)

10.6 

10.4 

30.9 

44.4 

3.7 

55.1 

업종

자동차 부품제조

(171)

15.0 

13.2 

24.3 

42.2 

5.3 

52.4 

HW

(70)

9.2 

7.2 

45.9 

37.7 

0.0 

53.0 

SW/서비스

(62)

2.2 

5.7 

36.1 

49.9 

6.1 

63.0 

인프라

(64)

8.2 

10.8 

27.2 

52.5 

1.3 

56.9 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

41.5 

28.5 

18.8 

11.2 

0.0 

24.9 

10~100인 미만

(47)

3.6 

7.1 

9.8 

75.8 

3.7 

67.2 

100~300인 미만

(72)

0.0 

6.8 

65.1 

27.4 

0.8 

55.5 

300인 이상

(64)

5.6 

5.3 

35.9 

45.6 

7.7 

61.1 

업종

X

종사자 

규모

자동차

10인 미만

(28)

60.8

27.5

4.7

7.0

0.0

14.5

10~100인 미만

(39)

5.0

18.1

3.0

65.0

8.9

63.6

100~300인 미만

(36)

0.0

12.6

40.6

46.8

0.0

58.6

300인 이상

(68)

9.9

4.8

35.9

41.1

8.3

58.3

HW

10인 미만

(15)

42.9

21.4

35.7

0.0

0.0

23.2

10~100인 미만

(21)

0.0

0.0

20.0

80.0

0.0

70.0

100~300인 미만

(14)

0.0

0.0

100.0

0.0

0.0

50.0

300인 이상

(20)

0.0

9.2

42.9

47.9

0.0

59.7

SW/

서비스

10인 미만

(12)

7.7

19.3

38.2

34.8

0.0

50.0

10~100인 미만

(17)

2.8

2.8

22.2

69.4

2.8

66.7

100~300인 미만

(13)

0.0

3.1

81.8

10.7

4.4

54.1

300인 이상

(21)

0.0

2.0

17.4

67.4

13.2

73.0

인프라

10인 미만

(13)

29.4

47.1

11.8

11.8

0.0

26.5

10~100인 미만

(30)

4.8

0.0

4.8

90.5

0.0

70.2

100~300인 미만

(10)

0.0

0.0

83.0

17.0

0.0

54.2

300인 이상

(11)

0.0

7.2

56.8

28.8

7.2

59.0

<표 3-

29

> SW 내재화 수준

2) SW개발 및 운용체계의 체계성

SW 개발 및 운영체계의 체계성은 조직이 소프트웨어를 일회성 프로젝트가 아닌, 반복·

확장 가능한 산업적 생산체계로 관리하고 있는지를 평가하는 지표이다. 이는 표준화된 개

발 프로세스, 형상·버전 관리, 테스트·검증 자동화, 운영·유지보수 구조, 보안·안전 관

리 체계 등 소프트웨어 전 생애주기 관리 역량을 포괄한다. 본 지표는 SDV 전환 과정에서 

- 64 -

요구되는 지속적 업데이트와 품질 안정성 확보 능력을 직접적으로 반영한다.

조사 결과, 국내 SDV 관련 기업들은 소프트웨어 개발 방식과 테스트·검증 자동화 측면

에서 전통적 개발 방식에서 벗어나 애자일·DevOps 및 자동화 도입 단계에는 전반적으로 

진입한 것으로 나타났다. 전체 평균 점수는 개발 방식 54.6점, 테스트·검증 자동화 54.0점

으로, 두 영역 모두 초기 도입 단계를 넘어 ‘확산 단계’에 진입한 수준으로 평가된다. 

그러나 이를 전사적으로 표준화·내재화한 수준에 도달한 기업 비중은 매우 낮아, 개발 

방식의 전사 확산은 3.1%, 테스트 자동화는 5.4%에 불과했다. 이는 다수 기업이 여전히 프

로젝트 단위 또는 부서 단위 활용 단계에 정체되어 있음을 의미한다.

업종별로는 SW/서비스 업종이 상대적으로 높은 성숙도를 보이는 반면, 자동차 부품제조 

및 HW 중심 업종은 전통적 개발 방식과 부분 도입 비중이 높게 나타났다. 기업 규모별로

는 10~100인 미만 기업이 가장 높은 성숙도를 보였으며, 10인 미만 기업과 100~300인 미

만 기업은 공통적으로 구조적 병목 구간으로 확인되었다. 이는 소규모 기업의 경우 전담 

인력·플랫폼 부족으로, 중견 초입 기업의 경우 조직 복잡도 대비 거버넌스와 표준화 체

계가 미성숙한 상태에서 병목이 발생하고 있음을 시사한다.

이러한 결과는 국내 SDV 산업의 소프트웨어 전환 과제가 더 이상 ‘도입 여부’의 문

제가 아니라 ‘운영화·표준화의 문제’로 이동했음을 보여준다. 애자일·DevOps와 테스

트 자동화는 이미 상당수 기업에서 활용되고 있으나, 이를 조직 전반의 개발·운영 규범

으로 정착시키기 위한 거버넌스, 품질관리, 릴리즈 관리 체계가 충분히 구축되지 못한 상

태이다. 

특히 SDV는 OTA 기반의 잦은 업데이트, 높은 안전·보안 요구사항, 복잡한 ECU 및 소

프트웨어 통합을 전제로 하기 때문에, 개발 방식과 테스트 자동화가 전사적으로 운영되지 

않을 경우 품질 리스크 증가, 업데이트 주기 지연, 비용 상승으로 이어질 가능성이 크다. 

테스트 자동화 수준이 40~60%에 머무는 기업이 다수라는 점은, 향후 기능 복잡도 증가 국

면에서 구조적 병목 요인으로 작용할 가능성을 내포한다. 따라서 SDV 산업이 요구하는 

‘고신뢰·지속적 운영 단계’로 도약하기 위해서는, 개별 도구 도입을 넘어 실행 체계와 

거버넌스를 중심으로 한 SW 개발·운영체계의 고도화가 필수적이라 할 수 있다.

- 65 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전혀 

활용 안함

일부 파일럿 

적용

부분적 

활용

절반 이상 

활용

전사적으로 

활용

평균

(100점)

전통적 방식

(폭포수모델)

만 활용

파일럿 

프로젝트에서

만 적용

일부 

프로젝트에서 

제한적으로 

활용

여러 

프로젝트에서 

표준방법론으

로 적극 활용

회사 

전반에서 

애자일·DevOp

s 기반 운영

전체

(367)

7.5 

15.2 

31.6 

42.6 

3.1 

54.6 

업종

자동차 부품제조

(171)

9.7 

19.2 

30.2 

38.9 

2.0 

51.1 

HW

(70)

8.7 

9.2 

29.4 

52.7 

0.0 

56.5 

SW/서비스

(62)

3.0 

13.3 

36.7 

34.3 

12.7 

60.1 

인프라

(64)

4.8 

13.1 

32.6 

49.6 

0.0 

56.7 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

31.8 

37.7 

25.0 

5.4 

0.0 

26.0 

10~100인 미만

(106)

2.9 

6.7 

18.4 

70.3 

1.7 

65.3 

100~300인 미만

(72)

0.0 

11.1 

48.5 

39.6 

0.8 

57.5 

300~1,000인 미만

(120)

2.4 

12.6 

36.7 

40.9 

7.4 

59.5 

<표 3-

30

> SW 개발 및 프로세스 정립 수준

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

없음

낮음

보통

높음

매우 높음

평균

(100점)

수동 

테스트만 

수행

자동화 

20% 이하

자동화 

40% 수준

자동화 

60% 수준

자동화 

80% 이상

전체

(367)

6.2

17.5

36.0

35.0

5.4

54.0 

업종

자동차 부품제조

(171)

9.0

23.1

29.0

32.9

6.0

50.9 

HW

(70)

4.6

11.8

48.8

31.8

3.0

54.2 

SW/서비스

(62)

3.0

9.1

37.9

41.7

8.3

60.8 

인프라

(64)

3.6

16.9

38.6

37.4

3.5

55.1 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

29.4

36.1

26.6

8.0

0.0

28.3 

30~100인 미만

(106)

1.7

9.9

17.1

64.1

7.2

66.3 

100~300인 미만

(72)

0.0

20.7

53.4

25.1

0.8

51.5 

300~1,000인 미만

(120)

0.9

11.8

47.4

30.3

9.6

59.0 

<표 3-

31

> SW 테스트・검증 프로세스에서 자동화 수준

- 66 -

3) 품질 안정성 확보 수준

품질 안정성 확보 수준은 SDV에서 요구되는 고신뢰성·고안전성 소프트웨어 요건을 충

족할 수 있는지를 직접적으로 보여주는 핵심 지표이다. 차량 소프트웨어는 오류 발생 시 

안전사고로 직결될 수 있으므로, 단순한 개발 역량보다 체계적인 품질 관리와 운영 안정

성이 경쟁력의 핵심 요소로 작용한다. 본 지표는 기업이 ‘SW를 개발하는 단계’를 넘어, 

‘SW를 안정적으로 운영하는 단계’에 도달했는지를 판별하는 역할을 한다.

SW 품질 관리 성숙도를 미관리–기초적 관리–부분 체계화–전사 관리–고도화된 관리 단계

로 구분해 조사한 결과, 전사적 관리 단계까지는 일부 확산되었으나, 데이터 기반 품질경

영을 의미하는 ‘고도화 단계’는 매우 희소한 것으로 나타났다. 또한 이러한 격차는 업

종 간 차이보다 기업 규모에 따른 차이가 훨씬 크게 나타났다.

특히 10인 미만 기업군의 평균 점수는 27.0점으로, SW 품질관리 성숙도가 매우 낮은 수

준에 머물러 있다. 이들 기업에서는 ‘관리되지 않음’(32.5%)과 ‘기초 관리’(34.3%)가 

전체의 66.8%를 차지한 반면, 전사적 관리 단계는 7.4%에 불과하고 고도화 단계는 전무하

였다. 이는 소규모 기업에서 SW 품질관리 체계가 조직 차원에서 거의 작동하지 않고 있

음을 의미한다.

이러한 결과는 품질관리의 중요성에 대한 인식 부족보다는, 전담 인력의 부재, 표준화된 

도구와 프로세스의 미비, 체계 구축에 필요한 최소 자원의 부족에 기인한 구조적 한계로 

해석된다. 즉, 소규모 기업일수록 개별 개발자나 프로젝트 단위의 대응에 의존하는 경향이 

강해, 결함 관리와 성능 지표를 지속적으로 축적·분석·활용하는 운영 단계로 전환되지 

못하고 있는 상태로 판단된다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

관리하지 않음

기초적 관리

부분적 체계화

전사적 관리

고도화된 관리

평균

(100점)

전체

(367)

7.3

12.5

34.7

42.9

2.6

55.3 

업종

자동차 부품제조

(171)

10.0

17.1

33.7

35.8

3.3

51.4 

HW

(70)

4.6

9.2

26.9

59.4

0.0

60.2 

SW/서비스

(62)

3.0

9.0

40.7

43.3

4.0

59.1 

인프라

(64)

7.2

7.1

40.3

43.2

2.2

56.6 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

32.5

34.3

25.7

7.4

0.0

27.0 

10~100인 미만

(106)

1.2

7.8

21.9

65.4

3.7

65.7 

100~300인 미만

(72)

0.0

7.5

56.0

35.7

.8

57.4 

300인 이상

(120)

2.8

7.4

38.3

47.2

4.3

60.7 

<표 3-

32

>  SW 품질관리 수준 

- 67 -

라.

AI·데이터 역량

AI·데이터 역량을 SDICI 기술역량의 하위 지표로 포함시킨 것은 SDV를 비롯한 디지털 

혁신 산업에서 데이터와 인공지능이 갖는 중요성을 반영한 것이다. SDV 차량은 이동형 데

이터 센서라고 할 만큼 각종 주행 데이터를 쏟아내고, 이를 클라우드에 모아 AI로 학습시

켜 차량의 자율주행 성능 향상이나 맞춤형 서비스에 활용하게 된다. 따라서 기업이 이러

한 데이터 파이프라인과 AI 활용 능력을 갖추었는지가 경쟁력을 좌우하게 된다.

‘AI·데이터 역량’ 항목은 SDV의 지능형 기능 구현 수준을 진단하기 위한 것으로, AI 

기술의 실제 적용 영역(판단, 예측, 제어 등)과 데이터 수집·분석을 통한 의사결정 활용 

수준을 포함한다. 이는 자율주행, 예지정비, 운전자 보조 시스템 등 차량 지능화를 실현하

는 데 필수적인 요소로, 경쟁력 판단의 핵심 기준이 된다.

1) AI 기능 적용 여부

제품·서비스에 AI 기반 기능의 포함 여부를 조사한 결과, 전체 평균은 52.6점으로, 국내 

SDV 관련 기업의 제품·서비스에 AI 기능이 일정 수준 포함되기 시작하였으나, 핵심 기능

화는 매우 제한적이다.

업종별로는 SW/서비스 기업(61.0점)과 HW(53.9점) 기업은 평균을 상회하며 상대적으로 

높은 AI 활용 수준을 보인다. 반면 자동차 부품제조(47.6점) 기업은 AI 기능이 없거나 시도 

단계(32.8%)의 비중이 상대적으로 높고, 핵심 적용 비중도 제한적이다. 이는 부품기업의 

경우 안전·신뢰성 요구, 고객(OEM) 사양 종속성, 검증 비용 부담 등으로 인해 AI 기능을 

제품의 핵심으로 빠르게 전환하기 어려운 구조적 제약을 반영한다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

AI 기반 기능 

없음

AI도입 검토중

(실험적 적용 

단계)

일부 

제품/서비스에 

AI 기술 적용

주요 

제품/서비스에 

AI 기능 통합 

적용

대부분 

제품/서비스에 

AI 기능이 

핵심적으로 

포함

평균

(100점)

전체

(367)

7.2

16.0

37.6

37.6

1.7

52.64

업종

자동차 부품제조

(171)

10.9

21.9

33.8

32.6

0.7

47.55

HW

(70)

5.7

7.7

52.2

34.4

0.0

53.86

SW/서비스

(62)

3.6

5.6

40.7

43.4

6.8

61.04

인프라

(64)

2.4

19.3

28.5

48.5

1.3

56.75

종사자 

규모

10인 미만

(68)

26.4

39.6

23.6

10.4

0.0

29.51

10~100인 미만

(106)

0.6

9.5

22.7

65.2

1.9

64.61

100~300인 미만

(72)

0.6

8.5

66.7

23.5

0.8

53.87

300인 이상

(120)

6.2

13.0

41.0

36.8

3.0

54.31

<표 3-

33

> AI 기능 적용 여부

- 68 -

2) AI·데이터 활용 수준

AI·데이터의 활용 수준은 ‘첨단 AI 기술 활용(디지털 트윈·시뮬레이션·MLOps·온디

바이스 AI·OTA 등)’과 ‘운영 데이터 수집·분석 및 제품/서비스 개선 활용’을 각각 5

단계 성숙도로 측정하였다.

먼저, 국내 SDV 관련 기업들은 디지털 트윈, 시뮬레이션, MLOps, 온디바이스 AI, OTA 

등 첨단 AI 기술과 운영데이터 활용 측면에서 도입 단계는 전반적으로 확산되고 있으나, 

전사적 운영 모델로 정착된 수준에는 아직 이르지 못한 상태로 나타났다. 첨단 AI 기술 

활용의 전체 평균은 47.37점으로, 다수 기업이 제한적·부분적 활용에 머무르고 있으며, 

광범위하게 활용하는 기업은 일부에 그친다. 특히 전사적으로 정착하여 표준 운영체계로 

활용하는 기업 비중은 매우 낮아, 기술 도입이 개별 프로젝트나 특정 기능 중심으로 이루

어지고 있음을 알 수 있다.

반면 제품·서비스 운영 과정에서 발생하는 데이터의 수집·분석 및 활용 수준은 평균 

56.53점으로, 첨단 AI 기술 활용보다 상대적으로 성숙한 양상을 보인다. 

다수의 국내 SDV 기업들은 운영 과정에서 발생하는 데이터를 수집·분석하여 기능 개

선이나 운영 효율화에 활용하고 있으나, 이러한 데이터 활용이 전사적 의사결정이나 제

품·서비스의 지속적 고도화로 체계적으로 연결되지는 못하고 있다. 이는 데이터 분석 결

과가 다음 개발과 운영 결정에 자동적·지속적으로 반영되는 운영 구조가 아직 정착되지 

않아, 데이터와 AI 기술이 기업 경쟁력의 핵심 동력으로 작동하기에는 한계가 있음을 의

미한다.

업종별로는 ‘SW/서비스’와 ‘인프라’ 분야가 상대적으로 높은 활용 수준을 보이는 

반면, ‘자동차 및 부품 제조’ 분야는 안전·신뢰성 요구와 고객사 종속 구조로 인해 첨

단 AI 기술 활용이 보다 보수적으로 나타난다. 기업 규모별로는 10인 미만 기업에서 기술

과 데이터 활용이 모두 매우 낮아 구조적 취약성이 두드러지며, 10~100인 미만 기업은 첨

단 기술과 데이터 활용 모두에서 가장 적극적인 모습을 보인다. 반면 100~300인 미만 기

업은 도입과 실행은 이루어지고 있으나 전사 표준화와 고도화로의 전환이 지연되는 ‘중

간 단계 정체’ 특성이 확인된다.

종합하면, 국내 SDV 산업의 AI·데이터 활용 수준은 ‘도입 확산 단계’에서 ‘운영체

계 정착 단계’로 넘어가는 과도기에 위치해 있다. 향후 경쟁력의 분기점은 개별 기술의 

도입 여부가 아니라, 첨단 AI 기술과 운영데이터를 전사적 표준, 의사결정 구조, 품질·운

영 관리 체계와 결합하여 지속적으로 개선이 이루어지는 운영 모델을 구축할 수 있는지에 

- 69 -

달려 있다. 이를 위해서는 기업 규모와 업종 특성을 고려한 차별화된 지원과 함께, 기술·

데이터·조직을 연결하는 실행 중심의 전환 전략이 요구된다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전혀 활용하지 

않음

제한적 

활용

부분적 

활용

광범위한 

활용

전사적 

활용・정착

평균

(100점)

전체

(367)

9.6

27.8

27.6

33.4

1.6

47.37

업종

자동차 부품제조

(171)

11.5

36.4

21.6

29.2

1.3

43.11

HW

(70)

10.3

23.5

29.3

34.0

3.0

48.97

SW/서비스

(62)

6.2

22.6

42.3

26.6

2.4

49.10

인프라

(64)

7.3

14.5

27.8

50.4

0.0

55.35

종사자 

규모

10인 미만

(68)

34.3

37.1

23.4

5.3

0.0

24.91

10~100인 미만

(106)

1.2

11.2

18.1

64.5

5.0

65.20

100~300인 미만

(72)

.6

32.0

39.7

27.7

0.0

48.65

300인 이상

(120)

8.7

34.7

31.2

25.0

.5

43.48

<표 3-

34

> AI 첨단 기술 활용 수준 

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 데이터 

수집 및 

분석하지 않음

② 데이터는 

수집하나 분석 

및 활용하지 

않음

③ 데이터 

수집 및 

분석은 하나 

활용이 미흡함

④ 데이터 

수집 및 

분석하여 기능 

개선에 활용

⑤ 데이터 

기반으로 

전사적 

의사결정 및 

제품/서비스 

고도화

평균

(100점)

전체

(367)

6.0

13.7

33.0

42.9

4.4

56.53

업종

자동차 부품제조

(171)

8.7

17.4

28.9

41.0

4.0

53.60

HW

(70)

4.6

7.7

39.8

45.3

2.6

58.42

SW/서비스

(62)

3.9

9.9

32.6

47.9

5.7

60.44

인프라

(64)

2.4

14.3

36.5

40.6

6.3

58.52

종사자 

규모

10인 미만

(68)

29.0

38.5

26.4

6.1

0.0

27.41

10~100인 미만

(106)

0.6

8.2

27.1

62.8

1.3

63.99

100~300인 미만

(72)

0.0

5.9

58.1

36.0

0.0

57.52

300인 이상

(120)

1.4

9.3

26.6

50.4

12.4

65.75

<표 3-

35

> 데이터 수집·분석 활용 수준

- 70 -

마.

인프라·플랫폼 역량

‘플랫폼 및 인프라 역량’은 AI·데이터 분석을 위한 내부 인프라의 보유·활용 수준

(SW/AI 인프라 자체 구축 또는 클라우드 활용)과 함께, 외부 시스템과의 연동성 및 개방형 

플랫폼 구조를 포괄한다. 이는 SDV가 요구하는 서비스 지향 아키텍처(SOA), 모듈형 설계, 

플랫폼 기반 생태계 구성과 밀접히 연관되며, 기업의 확장성과 지속가능한 경쟁력을 진단

하는 핵심 요소로 기능한다.

조사 결과, 국내 SDV 기업들은 SW/AI 개발·운영 및 데이터 분석을 위한 내부 활용 인

프라와 외부 연동 가능한 플랫폼 구조를 일정 수준까지는 확보하고 있으나, 이를 전사적

으로 자율 운영하거나 개방형 플랫폼으로 고도화하는 단계에는 아직 도달하지 못한 상태

로 나타났다. 내부 인프라 확보 수준의 전체 평균은 54.0점으로, 전체의 70.6%가 ‘주요 

기능을 내부에서 활용’하거나 ‘주요 인프라를 통합 운영’하는 단계에 도달하였다. 반

면, 전사 자율 운영 수준(고도화)은 5.0%에 그쳐, 인프라가 조직의 표준 운영모델로 정착

된 기업은 극소수에 불과하다.

외부 시스템(API·차량·클라우드 등)과의 연동 가능한 플랫폼 구조는 평균 51.5점으로, 

66.5%가 일부 또는 다양한 시스템과 연동하고 있으나, 개방형 플랫폼·생태계 기반 수준

은 4.6%에 머물러 있다. 이는 연동 자체는 확산되었으나, 외부 파트너가 쉽게 참여할 수 

있는 플랫폼 구조로의 전환은 아직 초기 단계임을 시사한다.

업종별로는 SW/서비스·인프라 분야가 상대적으로 높은 수준을 보이는 반면, 자동차 부

품제조 업종은 내부 인프라 내재화와 플랫폼 연동 모두에서 보수적인 양상이 나타난다. 

기업 규모별 격차가 매우 뚜렷하며, 10인 미만 기업은 내부 인프라와 플랫폼 연동 모두에

서 취약한 반면, 10~100인 미만 기업은 통합 운영·다양한 연동 수준에서 가장 높은 성숙

도를 보인다. 반면, 100~300인 미만 기업은 내부 활용과 연동은 이루어지고 있으나, 전사 

표준화 및 개방형 플랫폼으로의 전환이 지연되는 중간 단계의 정체 구간으로 확인된다.

SDV 관점에서 인프라·플랫폼은 단순 IT 자산이 아니라 SW 업데이트·검증·데이터 루

프·생태계 확장을 좌우하는 ‘생산체계’이다. 따라서 향후 경쟁력은 ‘인프라 보유 여

부’가 아니라, 개발-운영-데이터가 하나의 파이프라인으로 통합되고, 외부 파트너가 쉽게 

연계할 수 있는 플랫폼 규격이 마련되어 있는가로 갈릴 가능성이 크다.

- 71 -

1) SW 및 AI 인프라 보유 수준

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 인프라 

미보유

② 일부 

클라우드, 

외부 자원을 

필요시 사용

③ 주요 

기능별 기본 

인프라를 

내부에서 활용

④ 주요 

인프라를 

통합적으로 

운영

⑤ 고도화된 

인프라 

기반에서 

전사적으로 

자율 운영

평균

(100점)

전체

(367)

6.1

18.2

34.1

36.5

5.0

54.04

업종

자동차 부품제조

(171)

6.4

25.0

28.8

35.1

4.7

51.70

HW

(70)

7.7

9.3

46.0

31.4

5.6

54.51

SW/서비스

(62)

3.9

13.4

35.6

38.8

8.3

58.56

인프라

(64)

6.1

14.3

33.9

43.5

2.2

55.37

종사자 

규모

10인 미만

(68)

27.6

43.2

22.4

6.7

0.0

27.03

10~100인 미만

(106)

1.2

8.0

24.2

58.3

8.3

66.11

100~300인 미만

(72)

0.0

10.2

56.4

32.6

0.8

56.00

300인 이상

(120)

2.1

17.9

36.0

36.4

7.6

57.37

<표 3-

36

> SW·AI 인프라 보유 수준

2) 외부 시스템과 연동가능한 플랫폼 구조

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 연동 불가

② 제한적 

연동

③ 일부 주요 

시스템 연동

④ 다양한 

시스템과 연동

⑤ 개방형 

플랫폼/생태계 

기반

평균

(100점)

전체

(367)

7.9

21.0

33.1

33.4

4.6

51.45

업종

자동차 부품제조

(171)

10.2

27.2

30.3

26.2

6.0

47.66

HW

(70)

4.6

19.2

33.4

40.2

2.6

54.28

SW/서비스

(62)

4.8

11.2

39.5

40.7

3.9

56.92

인프라

(64)

8.2

16.0

34.2

38.1

3.5

53.20

종사자 

규모

10인 미만

(68)

29.5

41.5

26.1

3.0

0.0

25.65

10~100인 미만

(106)

2.0

8.5

32.6

49.5

7.4

62.96

100~300인 미만

(72)

0.0

17.6

39.4

42.2

0.8

56.52

300인 이상

(120)

5.7

22.6

33.8

31.1

6.9

52.75

<표 3-

37

> 외부 시스템과 연동가능한 플랫폼 구조

- 72 -

3.

인적 역량

인적 역량 영역은 SDx(SDV 포함) 산업에서 소프트웨어와 AI 중심 전환을 실제로 구현하

고 지속시키는 핵심 기반으로서, 기업이 얼마나 충분한 인력을 보유하고 있는지(양), 그 

인력이 어느 수준의 전문성과 숙련도를 갖추고 있는지(질), 그리고 이를 조직 내부에서 축

적·유지·강화할 수 있는 체계를 갖추고 있는지를 종합적으로 진단하도록 설계되었다. 

본 지표체계는 SDx 산업에서의 경쟁력이 단순한 기술 도입 여부가 아니라, 전문인력의 확

보 → 고급화 → 지속적 학습 → 안정적 유지로 이어지는 인적 자본의 선순환 구조 위에

서 형성된다는 점을 계량적으로 검증하기 위한 도구이다. 이를 통해 기업 간 SDx 전환 수

준의 차이를 설명하고, 인력 양성·유치·유지와 관련한 정책의 우선순위와 개입 지점을 

도출하는 데 목적이 있다.

가.

SW·AI 전문인력 확보

‘SW·AI 전문인력 확보’ 지표는 기업이 SDx 전환을 추진하는 데 필요한 핵심 기술 

인력을 어느 정도 내부화하고 있는지를 측정한다. 구체적으로는 SW 직무 전문인력과 AI 

직무 전문인력의 규모를 구분하여 파악함으로써, 단순한 디지털 인력 보유 여부를 넘어 

소프트웨어화와 지능화 역량이 조직 내에서 얼마나 독립적이고 안정적으로 구성되어 있는

지를 진단한다.  

1) SDV 인력의 직종별 분류

본 연구는 SDV 전환과 직접적으로 연계되는 핵심 직종을 중심으로, SDV 산업의 인력 

구조를 체계적으로 분석하기 위한 직종별 인력 분류체계를 구축하였다. 해당 분류체계는 

산업 영역–직무 구분–직무 기능의 3단계 구조로 설계되어, SDV 가치사슬 전 주기에서 

HW·SW·AI 역할 분화와 개발·운영·안전·전략 기능을 종합적으로 반영한다. 이를 통

해 SDV 전환 과정에서 발생하는 인력 수요 구조와 병목 요인을 정밀하게 진단할 수 있는 

실증적 분석 기반을 제공한다.

- 73 -

산업

직무구분

직무/기능

세부 직무 + 직종 예시

자동차· 

부품 제조

생산

생산/조립

차량 및 부품 조립, 전기·전자 부품 생산, 배터리 조립 

­

예) 자동차 조립자, 부품 조립자

HW

HW 엔지니어링

차량 기계, 전장시스템/ADAS, 배터리·파워트레인, 소재·신소재 개발 

­

예) 기계엔지니어, 전기전자엔지니어, ADAS엔지니어, 소재연구원

생산 엔지니어링

제조공정 개발, 품질/안전 관리, 자동화 라인 최적화 

­

예) 생산기술 엔지니어, 품질관리전문가

SW

SW 엔지니어링

차량제어SW, 임베디드/인포테인먼트SW, OTA, UX/HMI, 서비스 

기획/운영

­

예) SW개발자, 임베디드 엔지니어, UX엔지니어, 서비스기획자

SW 운영/유지보수

OTA 운영, SW 검증/배포, DevOps 운영, 품질관리, 서비스운영관리 

­

예) DevOps엔지니어, QA엔지니어, OTA운영엔지니어

보안/안전 엔지니어링

차량 사이버 보안, 기능안전 검증 및 인증 

­

예) 차량보안 엔지니어, 기능안전 엔지니어

AI

AI/Data 엔지니어링

자율주행 알고리즘, 데이터 분석·모델링, MLOps 운영 

­

예) AI엔지니어, 데이터과학자, MLOps엔지니어

애프터 

마켓/

수명주기 

관리

애프터 마켓

정비/재제조/순환

차량 유지보수, 품질보증, 고객 대응, ECU, 센서, 배터리 시스템 

정비 배터리 재사용, 부품 재제조·리퍼비시

­

예) 자동차 정비사, HW 유지보수 엔지니어, 배터리 재사용 전문가, 

리퍼비시 엔지니어

SW 유지보수

OTA 업데이트, SW 검증, 차량 SW 유지보수 

­

예) OTA운영 엔지니어, SW검증 엔지니어

예지정비(PHM)

예지정비(PHM): 센서·데이터 기반 고장 예측, 상태 모니터링 

­

예) 예지정비 엔지니어, 데이터분석가

수명주기관

리

전략/관리

제품 수명주기 관리, 자원순환, ESG 대응 

­

예) LCM컨설턴트, ESG매니저

ICT

HW

HW 엔지니어링

반도체(SoC), 통신 모듈, 센서·엣지 디바이스 개발 

­

예) 반도체 엔지니어, 네트워크 엔지니어

SW

시스템 엔지니어링

차량용 OS·미들웨어 개발, 임베디드 시스템 통합·검증 

­

예) 시스템 아키텍트, 임베디드 엔지니어

SW 엔지니어링

플랫폼/서비스 SW 개발, API/SDK 개발, UX/UI 개발, 서비스 기획/운영

­

예) SW개발자, API엔지니어, UX/UI디자이너, 서비스기획자

SW 운영/유지보수

DevOps 운영, MLOps 관리, SW 배포/검증, 서비스 운영 관리 

­

예) DevOps 엔지니어, QA 엔지니어, 운영 매니저

보안/안전 엔지니어링

ICT 보안, 데이터/클라우드 보안 운영 

­

예) 보안 아키텍트, 보안 엔지니어

AI

AI/Data 엔지니어링

AI/ML 모델 개발, 데이터 수집·분석, AI 파이프라인 운영 

­

예) AI/ML 엔지니어, 데이터 과학자

인프라

HW

HW 엔지니어링

충전기기, RSU, 네트워크 장비 개발·운영 

­

예) 충전 인프라 엔지니어, V2X HW 엔지니어

SW

SW 엔지니어링

교통관리 SW, 충전관리 SW, 지도제작 SW, UX/HMI, 서비스 기획/운영

­

예) ITS SW엔지니어, 충전 SW개발자, UX 엔지니어, 서비스 기획자

SW 운영/유지보수

SW 운영/검증/업데이트, DevOps, 서비스 운영 관리 

­

예) 운영관리자, QA엔지니어, OTA운영 엔지니어

AI

AI/Data 엔지니어링

교통 데이터 분석, 충전 수요 예측, GIS 기반 서비스, 디지털 트윈 

­

예) 교통 데이터과학자, 디지털트윈 엔지니어

현장

설치·정비

충전소 설치, RSU 설치, ITS 장비 운영, 현장 정비·안전 관리 

­

예) 설치기사(Technician), 현장 엔지니어, 정비기사

<표 3-

38

> SDV 인력 분류 

- 74 -

2) 직종별 인력 현황

본 분석은 자동차·부품제조업과 ICT/인프라 산업을 대상으로, SDV 전환과 직접적으로 

연계되는 직종별 인력 분포의 구조적 차이를 비교·분석함으로써 산업별 SDV 전환의 성

격과 병목 요인을 규명하는 데 목적이 있다.

분석 결과, 자동차·부품 제조업의 SDV 인력 구조는 여전히 전통적인 제조 및 하드웨어 

중심의 특성이 강하게 나타난다. 전체 인력의 과반 이상이 생산·조립 및 생산엔지니어링 

직무에 집중되어 있으며, HW 엔지니어링 인력 비중 또한 높은 수준을 차지하고 있다. 이

는 자동차·부품 제조업이 SDV 전환 국면에서도 여전히 물리적 제품 생산과 하드웨어 설

계 중심의 산업 구조를 유지하고 있음을 보여준다. 

반면, SDV 전환의 핵심 기능이라 할 수 있는 소프트웨어와 AI 관련 인력의 비중은 상대

적으로 매우 낮게 나타난다. SW 엔지니어링, SW 운영·유지보수, 보안·안전, AI·데이터 

관련 직무가 모두 소수에 머물러 있으며, 애프터마켓 및 수명주기 관리와 같은 서비스·

운영 중심 직무 역시 제한적인 비중에 그치고 있다. 이는 SDV 전환이 차량 판매 이후의 

지속적 운영과 서비스 고도화 단계로 충분히 확장되지 못하고 있음을 시사한다.

반면 ICT 및 인프라 산업의 SDV 인력 구조는 소프트웨어와 플랫폼, 운영 중심으로 명확

히 구성되어 있다. 전체 인력의 다수를 SW·AI 관련 직무가 차지하고 있으며, 특히 SW 

엔지니어링 인력이 가장 큰 비중(30.6%)을 차지하는 것으로 나타난다. 여기에 HW 엔지니

어링과 시스템 엔지니어링 인력이 결합된 구조는, 디지털 시스템의 설계·구현뿐 아니라 

안정적인 운영을 동시에 담당하는 산업 특성을 반영한다. 또한 SW 운영·유지보수, 보

안·안전, AI·데이터 직무가 일정 수준 이상의 비중을 유지하고 있으며, 인프라 소프트웨

어, 운영·유지보수, AI·데이터, 현장 설치·정비 인력까지 포함되어 있어, 서비스의 지속

성과 확장성을 뒷받침하는 운영형 인력 구조가 비교적 잘 갖춰진 것으로 평가된다.

이러한 산업 간 인력 분포 차이는 SDV 전환 과정에서의 역할 분담과 구조적 병목을 명

확히 보여준다. 자동차·부품 제조업은 대규모 생산 및 하드웨어 기반 역량을 보유하고 

있음에도 불구하고, 소프트웨어화·데이터화·운영 자동화와 같은 SDV 핵심 기능을 담당

할 인력층이 얇아, 전환이 개별 프로젝트 수준에 머무르거나 확산·표준화 단계로의 진입

이 지연될 가능성이 크다. 반면 ICT 및 인프라 산업은 SDV에서 요구되는 디지털 레이어 

전반에 걸친 인력 기반을 갖추고 있어, 제조업 부문의 부족한 역량을 외부 생태계 차원에

서 보완할 수 있는 잠재력을 지니고 있다.

종합하면, SDV 전환의 핵심 과제는 자동차·부품제조업의 기존 제조·HW 중심 인력 구

- 75 -

조를 소프트웨어·운영·데이터 중심으로 어떻게 전환·보강할 것인가에 있다. 특히 임베

디드·플랫폼 SW, 배포·운영(DevOps), 보안·안전, 데이터 엔지니어링 등 중추적 직무에

서 중급 이상 인력층을 확충하지 못할 경우, SDV 전환은 기술적 구현을 넘어 산업 전반으

로 확산되는 데 한계에 직면할 가능성이 높다. 이에 따라 향후 인력 정책은 산업 평균적 

인력 양성보다는, 자동차·부품제조업의 구조적 병목 직무를 중심으로 한 재직자 전환과 

융합형 인력 양성, 그리고 ICT/인프라 산업과의 인력·역량 연계를 강화하는 방향으로 설

계될 필요가 있다.

자동차/부품 제조

현원

비중

ICT/인프라

현원

비중

(천 명)

(%)

(천 명)

(%)

Total

161.3 

100.0 

Total

31.2 

100.0

SW· AI 소계

10.9 

6.8 

SW·AI 소계

20.0 

64.3 

생산/조립

86.8 

53.8 

HW엔지니어링

6.4 

20.4 

HW엔지니어링

39.4 

24.5 

시스템 엔지니어링

2.4 

7.7 

생산엔지니어링

18.4 

11.4 

SW엔지니어링

9.5 

30.6 

SW엔지니어링

3.4 

2.1 

SW운영/유지보수

2.1 

6.8 

SW운영/유지보수

2.3 

1.4 

SW보안/안전

1.4 

4.6 

SW보안/안전

1.7 

1.1 

AI/Data 엔지니어링

1.6 

5.1 

AI/Data 엔지니어링

1.4 

0.8 

인프라_HW엔지니어링

1.1 

3.5 

Aftermarket_정비/제제조/순환

5.1 

3.2 

인프라_SW엔지니어링

1.8 

5.9 

Aftermarket_SW유지보수

1.2 

0.7 

인프라_SW운영/유지보수

2.0 

6.4 

Aftermarket_AI_예지정비

0.9 

0.6 

인프라_AI/Data 엔지니어링

1.6 

5.0 

수명주기관리

0.7 

0.4 

인프라_현장설치/정비

1.3 

4.1 

<표 3-

39

> 직종별 SDV 인력 비중

 

- 76 -

나.

SW·AI 고급인력 비중

‘SW·AI 고급인력 비중’은 인력의 양적 확보를 넘어, 기업 내부에 축적된 심층 전문

성의 수준을 평가하는 질적 지표이다. 학력 수준(석·박사 인력 비중)과 경력 수준(7년 이

상 경력 인력 비중)을 통해, 해당 기업이 단기 프로젝트 수행 중심의 인력 구조인지, 아니

면 아키텍처 설계·플랫폼 구축·고난도 문제 해결이 가능한 고숙련 인력을 기반으로 전

환을 주도할 수 있는 구조인지를 진단한다. 이 지표는 특히 기술 내재화, 장기적 R&D, 시

스템 통합 역량과 밀접하게 연관되어 SDx 산업의 핵심 경쟁력 차이를 설명하는 데 중요

한 역할을 한다.

고급인력을 학력 기준(석·박사)과 경력 기준(7년 이상)으로 구분해 SDV 및 SW·AI 인

력 분포를 재해석한 결과, SDV 전환에서의 인력 병목이 단순한 인력 총량 부족이 아니라, 

고급 SW·AI 역량이 어디에 축적되어 있고 SDV 현장에는 얼마나 내재화되어 있는가라는 

구조적 문제임을 확인하였다.

우선 전체 수준에서 고급인력의 성격은 SDV 인력과 SW·AI 인력 간에 뚜렷한 차이를 

보인다. 학력 기준으로 볼 때 SDV 인력 중 석·박사 비중은 8.5%에 그친 반면, SW·AI 

인력에서는 16.2%로 약 두 배 수준에 달한다. 이는 SDV 전환의 핵심인 소프트웨어 아키

텍처 설계, 데이터·AI, 보안·안전, 플랫폼 구조와 같은 지식집약적 설계·연구 역량이 

SDV 인력 풀보다 SW·AI 인력 풀에 더 많이 축적되어 있음을 의미한다. 반면 경력 기준

(7년 이상)에서는 SDV 27.4%, SW·AI 28.6%로 큰 차이가 나타나지 않는다. 즉, 장기 경력 

인력 자체는 양측에 모두 존재하지만, 전환의 질을 좌우하는 고학력 기반의 설계·연구 

역량은 SW·AI 영역에 편중되어 있는 구조가 확인된다.

산업별로 이러한 분리는 더욱 명확하게 나타난다. 자동차·부품 제조 부문은 SDV 전환

의 실행 부담과 책임이 가장 큰 영역임에도 불구하고, 석·박사 비중이 SDV 인력에서는 

7.3%에 불과한 반면 SW·AI 인력에서는 17.6%로 크게 높게 나타난다. 경력 기준에서도 

SDV 27.1% 대비 SW·AI 30.2%로 SW·AI 인력이 우위를 보인다. 이는 자동차·부품 부문

에서 SDV 관련 업무가 양적으로는 확산되고 있으나, 이를 소프트웨어 중심 구조로 ‘깊이 

있게’ 구현할 고급 SW·AI 역량이 SDV 현장 내부로 충분히 흡수되지 못한 채 외부 조

달, 분리된 조직, 혹은 제한된 소수 인력에 의존하고 있을 가능성을 시사한다. 그 결과 

SDV 전환의 ‘양’은 확대되지만, 전환의 질과 성과 전이는 제약되는 구조가 형성될 위험

이 크다.

기업 규모별로 보면 고급 SW·AI 인력 분포는 특정 구간에서 구조적으로 취약해지는 

- 77 -

패턴을 보인다. 10인 미만 기업은 SDV와 SW·AI 모두에서 7년 이상 비중이 35% 내외로 

높아, 소수 핵심 인력에 의존하는 초기 단계의 전형적 구조를 보인다. 이는 초기 혁신 단

계에서는 장점으로 작용할 수 있으나, 규모 확장과 안정적 역량 공급 측면에서는 한계를 

내포한다. 10~100인 규모 기업에서는 SW·AI 인력의 7년 이상 비중이 21.1%로 크게 낮아

져, 성장 단계에서 고경력 SW·AI 인력 확보가 어려워지는 ‘공백 구간’이 나타난다. 이

는 제품화·운영화, 품질·보안 체계 구축, 플랫폼 아키텍처 고도화와 같이 경험 축적이 

요구되는 단계에서 병목으로 작용할 가능성이 크다. 100~300인 중견기업은 SW·AI 고경력 

비중이 다시 높아지지만, 앞선 분석에서 확인된 바와 같이 매출 전이와 성과가 취약한 구

간과 겹쳐, 고급인력이 존재하더라도 이를 실제 사업 성과로 연결하는 통합 역량이 부족

할 위험이 크다. 반면 300인 이상 대기업은 SW·AI 고경력 비중이 약 29%로 안정적으로 

유지되어, 고급인력을 흡수·유지할 수 있는 구조적 우위를 가진 집단으로 해석된다.

이상의 분석결과를 종합하면, 고급인력을 석·박사 및 7년 이상 경력 기준으로 정의했

을 때 도출되는 핵심 결론은 두 가지이다. 첫째, 지식집약형 고급역량(석·박사)은 SW·AI 

인력 풀에 집중되어 있으며, SDV 전환이 가장 절실한 자동차·부품 제조 현장에는 충분히 

내재화되지 못하였다. 둘째, 고경력 인력은 전체 평균으로는 유사하나, 성장 단계 기업(특

히 10~100인)과 제조·중견 구간에서 SW·AI 고경력 인력 확보가 취약해지면서 SDV 전환

의 프로덕션화·제품화 단계에서 구조적 병목이 발생할 가능성이 크다.

- 78 -

1) 학력별 인력 현황

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : 천 명, %]

구   분

SDV 인력

SW·AI

고졸

전문학사

학사

석박사

고졸

전문학사

학사

석박사

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

전체

13.9 

20.4 

57.2 

8.5 

3.3 

12.9 

67.6 

16.2 

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

15.6 

21.4 

55.6 

7.3 

1.4 

9.6 

71.4 

17.6 

HW

4.8 

14.7 

65.9 

14.6 

4.2 

14.4 

66.2 

15.2 

SW/서비스

4.5 

15.2 

64.9 

15.4 

4.3 

14.9 

65.1 

15.7 

인프라

7.0 

16.4 

64.7 

12.0 

4.2 

13.7 

66.9 

15.2 

생태계

(대분류)

10인 미만

3.7 

11.9 

75.1 

9.3 

0.8 

6.9 

74.5 

17.9 

10~100인 미만

6.2 

16.5 

67.8 

9.6 

1.7 

13.3 

74.6 

10.5 

100~300인 미만

13.2 

20.7 

56.8 

9.2 

4.6 

15.6 

63.8 

15.9 

300인 이상 

14.8 

20.8 

56.1 

8.2 

3.5 

12.7 

66.8 

17.0 

생태계

(대분류)

X

기업규모

자동차

10인 미만

6.1 

18.9 

70.1 

4.9 

0.0 

11.1 

70.4 

18.5 

30~100인 미만

12.0 

20.4 

62.3 

5.3 

0.0 

6.7 

80.0 

13.3 

100~300인 미만

15.2 

21.8 

55.2 

7.8 

0.0 

0.0 

87.9 

12.1 

300인 이상

15.9 

21.4 

55.3 

7.3 

1.5 

9.7 

71.1 

17.7 

HW

10인 미만

0.0 

2.8 

86.1 

11.1 

0.0 

5.6 

72.2 

22.2 

10~30인 미만

4.6 

12.9 

69.1 

13.4 

1.9 

8.7 

76.9 

12.5 

30~100인 미만

4.9 

17.5 

63.2 

14.3 

5.2 

18.5 

62.2 

14.1 

100~300인 미만

5.5 

16.2 

62.4 

15.9 

5.4 

16.3 

62.1 

16.2 

SW/

서비스

10인 미만

2.5 

6.2 

76.3 

15.0 

1.8 

6.3 

77.2 

14.8 

10~30인 미만

2.1 

21.5 

67.3 

9.1 

2.0 

21.4 

67.4 

9.3 

30~100인 미만

4.7 

15.3 

63.8 

16.2 

4.5 

14.7 

63.9 

17.0 

100~300인 미만

5.2 

14.9 

63.5 

16.4 

5.1 

14.7 

63.7 

16.6 

인프라

10인 미만

1.4 

5.4 

75.7 

17.6 

0.0 

5.3 

75.4 

19.3 

10~30인 미만

3.0 

9.6 

82.6 

4.8 

0.0 

6.4 

88.1 

5.5 

30~100인 미만

5.4 

16.4 

63.3 

14.9 

4.7 

15.3 

63.4 

16.5 

100~300인 미만

9.1 

19.0 

60.4 

11.6 

5.5 

15.6 

63.2 

15.8 

<표 3-

40

> SDV 및 SW·AI 인력의 학력별 분포 

- 79 -

2) 경력별 인력 현황

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : 천 명, %]

구   분

SDV 인력

SW·AI

3년 미만

3~7년 미만

7년 이상

3년 미만

3~7년 미만

7년 이상

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

전체

30.7 

41.9 

27.4 

23.5 

47.9 

28.6 

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

32.4 

40.5 

27.1 

29.7 

40.2 

30.2 

HW

22.7 

46.3 

30.9 

20.7 

50.2 

29.1 

SW/서비스

20.6 

52.5 

26.9 

19.8 

53.5 

26.7 

인프라

23.2 

47.2 

29.6 

24.0 

46.2 

29.8 

생태계

(대분류)

10인 미만

13.6 

49.8 

36.6 

15.7 

48.6 

35.7 

10~100인 미만

19.7 

54.2 

26.1 

13.9 

65.0 

21.1 

100~300인 미만

25.0 

49.4 

25.6 

23.1 

48.6 

28.3 

300인 이상 

33.2 

39.1 

27.7 

25.8 

44.9 

29.3 

생태계

(대분류)

X

기업규모

자동차

10인 미만

14.4 

52.9 

32.7 

11.1 

59.3 

29.6 

30~100인 미만

20.9 

54.7 

24.5 

0.0 

100.0 

0.0 

100~300인 미만

25.6 

49.6 

24.8 

44.8 

34.5 

20.7 

300인 이상

34.4 

38.0 

27.6 

30.7 

38.5 

30.8 

HW

10인 미만

8.3 

38.9 

52.8 

16.7 

33.3 

50.0 

10~30인 미만

21.7 

49.3 

29.0 

15.3 

62.4 

22.4 

30~100인 미만

25.1 

43.9 

30.9 

21.0 

50.0 

29.0 

100~300인 미만

24.3 

46.7 

29.0 

23.6 

47.2 

29.3 

SW/

서비스

10인 미만

15.8 

51.8 

32.4 

16.3 

53.6 

30.0 

10~30인 미만

13.1 

64.7 

22.2 

12.3 

65.3 

22.4 

30~100인 미만

22.9 

50.3 

26.8 

23.1 

49.5 

27.4 

100~300인 미만

21.7 

51.1 

27.2 

20.6 

52.4 

27.0 

인프라

10인 미만

16.2 

52.7 

31.1 

18.5 

46.3 

35.2 

10~30인 미만

19.8 

55.7 

24.6 

18.6 

62.9 

18.6 

30~100인 미만

16.9 

53.7 

29.5 

24.6 

43.1 

32.3 

100~300인 미만

27.3 

42.2 

30.6 

25.8 

43.6 

30.6 

<표 3-

41

> SDV 및 SW·AI 인력의 경력별 분포

- 80 -

다.

부족인력 현황

1) 부족인력 및 부족률

 □ SDV 부문의 부족 인력 현황

자동차·부품 제조업의 직무별 인력 부족률을 보면, 전통적인 하드웨어 중심 직무에서

는 인력 부족이 상대적으로 크지 않게 나타난다. 생산·조립(1.9%), 생산기술(4.7%), HW엔

지니어링(5.1%) 등 기존 제조 기반 직무의 부족률이 낮다는 점은, 자동차 산업이 오랜 기

간 축적해 온 제조·하드웨어 인력 기반이 이미 안정적으로 구축되어 있음을 의미한다. 

반면, SDV 전환과 직접적으로 연계되는 SW·AI 직무에서는 인력 부족률이 급격히 상승한

다. SW엔지니어링(22.5%), SW 운영·유지보수(9.3%), SW 보안·안전(15.4%), AI·Data 엔

지니어링(12.8%) 등 핵심 직무에서 두 자릿수 부족률이 나타났으며, 특히 SW 엔지니어링 

부족률이 20%를 상회한다는 점은 주목할 만하다. 이는 자동차·부품 산업의 SDV 전환 병

목이 하드웨어 생산 능력이 아니라 핵심 소프트웨어 개발 역량의 구조적 결손에 집중되어 

있음을 명확히 보여준다. 실제로 자동차·부품 제조업 전체 인력 부족률은 4.1%로 낮은 

수준이지만, SW 관련 직무만을 기준으로 하면 부족률이 15.6%까지 상승해, 전환의 ‘양’

이 아닌 ‘질’을 좌우하는 영역에서 인력 불균형이 발생하고 있음을 시사한다.

한편, ICT 및 인프라 산업은 전반적인 인력 부족률이 12.7%로 자동차·부품 제조업보다 

현저히 높은 수준을 보인다. 이 산업에서는 HW엔지니어링(13.6%), 시스템 엔지니어링

(12.8%), SW엔지니어링(13.3%) 등 주요 기술 직무 전반에서 고르게 인력 부족이 나타나, 

특정 직무에 국한되지 않은 광범위한 기술 인력 수급 압박이 관찰된다. 특히 인프라 환경

설치·정비(23.1%), 인프라 SW엔지니어링(17.2%), 인프라 AI·Data 엔지니어링(11.7%) 등 

운영·현장·플랫폼 구축과 직결된 직무에서 병목이 가장 심각하게 나타났다. 이는 ICT 

및 인프라 산업이 SDV 전환의 기반이 되는 클라우드, 네트워크, OTA, 데이터 파이프라인, 

운영 환경을 실제로 구축·운영할 인력이 전반적으로 부족한 상태임을 의미한다. 이 산업 

역시 SW 직무 부족률이 12.4%로 높게 나타나, 인프라 영역에서도 SDV 전환의 핵심 제약 

요인이 소프트웨어 및 데이터 역량에 있음을 확인할 수 있다.

종합하면, 자동차·부품 제조업과 ICT 및 인프라 산업은 인력 부족의 양상은 다르지만, 

공통적으로 SDV 전환의 핵심 병목이 SW·AI 관련 직무에 집중되어 있다는 점에서 일치

한다. 이는 향후 SDV 산업 인력 정책이 전통적 제조 인력 확충보다는, 소프트웨어 개발·

운영·보안·AI·Data 역량을 중심으로 한 선택적·집중적 인력 내재화 전략에 초점을 둘 

필요가 있음을 시사한다. 

- 81 -

- 82 -

자동차/부품 제조

부족인력

부족률

ICT/인프라

부족인력

부족률

(명)

(%)

(명)

(%)

Total

6882 

4.1 

Total

4555 

12.7 

SW· AI 소계

1877

14.7 

SW·AI 소계

3100

12.1 

생산/조립

1649 

1.9 

HW엔지니어링

1005 

13.6 

HW엔지니어링

2099 

5.1 

시스템 엔지니어링

353 

12.8 

생산엔지니어링

907 

4.7 

SW엔지니어링

1467 

13.3 

SW엔지니어링

994 

22.5 

SW운영/유지보수

264 

11.1 

SW운영/유지보수

237 

9.3 

SW보안/안전

125 

8.0 

SW보안/안전

314 

15.4 

AI/Data 엔지니어링

149 

8.7 

AI/Data 엔지니어링

201 

12.8 

인프라_HW엔지니어링

68 

5.8 

Aftermarket_정비/제제조/순환

329 

6.0 

인프라_SW엔지니어링

383 

17.2 

Aftermarket_SW유지보수

54 

4.4 

인프라_SW운영/유지보수

152 

7.1 

Aftermarket_AI_예지정비

76 

7.9 

인프라_AI/Data 엔지니어링

206 

11.7 

수명주기관리

20 

3.0 

인프라_현장설치/정비

382 

23.1 

<표 3-

43

> 직종별 인력 부족 현황

 □ SW·AI 인력의 부족 인력 현황

SDV 관련 인력의 부족률은 약 5.6%, SW·AI 인력의 부족률은 13.4%로 나타났다. 이는 

SDV 전환이 일정 수준까지 확산되면서 관련 업무를 수행하는 인력 자체는 비교적 확보되

었으나, 그 전환을 소프트웨어 중심 구조로 구현하고 고도화할 핵심 인력은 충분히 내재

화되지 못하고 있음을 의미한다. 다시 말해, SDV 전환의 외형적 확대에 비해 전환의 질을 

좌우하는 SW·AI 역량의 축적은 크게 뒤처진 상태로 평가할 수 있다.

산업별로 보면 이러한 불균형은 자동차·부품 및 HW 제조 부문에서 가장 뚜렷하게 나

타난다. 자동차·부품 제조업은 SDV 인력 부족률이 4.1%로 비교적 낮은 반면, SW·AI 인

력 부족률은 14.7%로 크게 높다. HW 부문 역시 SDV 인력 부족률(8.3%)보다 SW·AI 인력 

부족률(15.2%)이 현저히 높게 나타난다. 이들 산업은 SDV 전환의 실행 부담과 책임이 가

장 크게 집중된 영역임에도, 동시에 핵심 SW·AI 인력 부족이 가장 심각한 집단이라는 점

에서 구조적 긴장이 확인된다. 이는 SDV 관련 업무가 전장·통합·시스템 엔지니어링 중

심으로 확대되는 과정에서, 소프트웨어와 데이터 기반 핵심 기능은 외부 조달에 의존하는 

방식으로 전환이 진행되고 있음을 시사한다. 그 결과 SDV 전환은 진행되고 있으나, 내부

적으로는 소프트웨어 역량이 축적되지 못해 전환의 깊이와 지속가능성이 제약되는 구조가 

- 83 -

형성되고 있다.

기업 규모별로 보면 인력 부족과 병목은 소규모 기업과 중견기업에서 더욱 심화된다. 

특히 10인 미만 및 10~100인 규모 기업은 SDV와 SW·AI 전반에서 높은 인력 부족률을 

보이며, 기술 수요는 크지만 인력 유치와 유지에 필요한 보상 여력과 조직 안정성이 제한

된 구조적 한계를 드러낸다. 이들 기업은 SDV 및 SW·AI 역량의 밀도는 높지만, 인력 부

족으로 인해 해당 역량을 안정적으로 확장하거나 지속적으로 공급하는 데 어려움을 겪고 

있다.

가장 심각한 병목은 자동차·부품 분야의 100~300인 규모 중견기업에서 확인된다. 이 

집단은 SDV 전환과 관련된 인력 투입 비중이 매우 높음에도 불구하고, SW·AI 인력은 거

의 확보되지 못한 상태이며, 실제 SDV 매출로의 전이 역시 제한적이다. 이는 SDV 전환이 

조직 전반에 확산되었음에도, 이를 소프트웨어 중심의 제품·서비스 및 수익 구조로 연결

할 내부 역량이 부족함을 의미한다. 중견기업은 대기업처럼 외부 역량을 흡수·통제할 힘

이 없고, 스타트업처럼 민첩하게 핵심 인력을 확보하기도 어려운 구조에 놓여 있어, 인력 

병목이 가장 응집되는 구간으로 작용하고 있다.

이러한 인력 부족과 병목 현상은 외주 중심의 전환 방식을 고착화시키고, 조직 내부에

서의 학습과 기술 자산 축적을 단절시키는 결과로 이어진다. 단기적으로는 SDV 기능 구현

이 가능하더라도, 소프트웨어·데이터·운영 노하우가 내부에 축적되지 못해 전환이 누적

적·자기강화적 혁신으로 발전하지 못하는 한계가 발생한다. 이는 SDV 전환이 ‘항상 진

행 중이지만 완성되지 않는 상태’에 머무를 위험을 내포한다.

종합하면, SDV 전환 과정에서 나타나는 인력 부족 문제는 개별 기업 차원의 채용이나 

교육만으로 해결될 수 있는 문제가 아니라, 전환의 실행 부담이 집중된 산업과 핵심 역량

이 집중된 산업·기업 간의 구조적 분리에서 발생하는 생태계적 병목으로 이해할 필요가 

있다. 따라서 향후 SDV 인력 정책과 산업 지원은 단순한 인력 확충을 넘어, SW·AI 인력

이 실제로 필요한 현장에 효과적으로 연결·공유될 수 있도록 하는 구조적 대응, 즉 공동 

인력 활용, 공동 개발 조직, 공통 소프트웨어 플랫폼 구축 등을 중심으로 설계될 필요가 

있다.

- 84 -

[Base : 전체 모집단, n=2,489 / 단위 : %]

구   분

SDV

SW+AI

SW

AI

소계

자동차

ICT/

인프라

소계

자동차

ICT/

인프라

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

전체

5.6 

13.0 

13.4 

15.6 

12.4 

10.5 

10.9 

10.2 

생태계

(대분류)

자동차/부품 제조

4.1 

14.7 

15.6 

15.6 

　

10.9 

10.9 

　

HW

8.3 

15.2 

15.9 

　

15.9 

8.9 

　

8.9 

SW/서비스

8.2 

10.3 

9.9 

　

9.9 

12.9 

　

12.9 

인프라

7.5 

11.8 

13.4 

　

13.4 

6.2 

　

6.2 

생태계

(대분류)

10인 미만

20.7 

25.8 

23.8 

27.0 

23.0 

44.7 

 

44.7 

10~100인 미만

13.4 

12.3 

12.6 

6.3 

12.8 

10.2 

 

10.2 

100~300인 미만

3.8 

5.0 

6.7 

0.0 

6.9 

0.0 

0.0 

0.0 

300인 이상 

5.1 

13.6 

13.8 

15.3 

12.7 

12.5 

11.0 

15.5 

생태계

(대분류)

X

기업규모

자동차

10인 미만

19.2 

27.0 

27.0 

27.0 

　

- 

　

　

30~100인 미만

11.4 

6.3 

6.3 

6.3 

　

- 

　

　

100~300인 미만

2.9 

0.0 

0.0 

0.0 

　

0.0 

0.0 

　

300인 이상

3.9 

14.4 

15.3 

15.3 

　

11.0 

11.0 

　

HW

10인 미만

20.0 

28.0 

28.0 

28.0 

 

- 

10~30인 미만

13.5 

9.6 

11.5 

11.5 

0.0 

0.0 

30~100인 미만

13.9 

11.8 

12.7 

12.7 

0.0 

0.0 

100~300인 미만

14.3 

17.4 

17.2 

17.2 

18.6 

18.6 

SW/

서비스

10인 미만

24.2 

25.4 

20.8 

20.8 

44.0 

44.0 

10~30인 미만

15.1 

15.8 

14.4 

14.4 

27.9 

27.9 

30~100인 미만

1.5 

1.7 

2.3 

2.3 

0.0 

0.0 

100~300인 미만

10.8 

10.1 

9.8 

9.8 

12.7 

12.7 

인프라

10인 미만

22.1 

21.9 

19.4 

19.4 

50.0 

50.0 

10~30인 미만

16.1 

12.1 

11.8 

11.8 

14.3 

14.3 

30~100인 미만

5.1 

2.7 

6.5 

6.5 

0.0 

0.0 

100~300인 미만

16.0 

14.6 

14.3 

14.3 

18.2 

18.2 

* 인력부족률 = 부족인원/(현원+부족인원)

<표 3-

44

> SDV 산업의 인력 부족률

- 85 -

라.

SW/AI 인력 수요와 수급격차

본 연구는 SDV 전환과 직접적으로 연계되는 핵심 소프트웨어 직무와 AI 직무를 대상으

로, 현재 인력 수요와 인력 수준, 그리고 향후 3년 이내 수급격차를 종합적으로 분석하였

다. 이를 통해 SDV 전환 과정에서 어떤 직무가, 어떤 업종과 기업 규모에서 구조적 병목

으로 작동하고 있는지를 규명하고자 하였다.

1) SDV SW 인력

분석 결과, 핵심 SW 직무 전반에서 현재 수요 수준은 이미 중상 수준(대체로 50점대 이

상)에 도달해 있으며, 수급격차 또한 다수 직무에서 유사한 수준으로 나타났다.  

임베디드·시스템 SW는 SDV 전환의 기초 역량으로서 거의 모든 업종에서 높은 수요를 

보이며, 특히 HW·인프라 업종과 10~300인 미만 기업에서 공급부족이 두드러진다. 인력 

구조는 초급과 고급 인력이 부족한 형태로 나타나, 프로젝트 확장과 전환의 안정성을 제

약하는 요인으로 작용하고 있다.

차량 플랫폼 SW는 SDV 전환의 핵심 영역으로, HW 업종과 자동차·부품 중소·중견기

업에서 수요와 수급격차가 동시에 매우 높게 나타난다. 반면 SW/서비스 업종과 대기업에

서는 상대적으로 안정적인 양상을 보이는데, 이는 플랫폼 SW 인력이 아키텍처·미들웨어 

설계까지 포함하는 고난도 역량을 요구하기 때문이다.

배포·운영 SW(DevOps)는 전반적으로 수요와 공급부족이 모두 높은 수준이며, 인프

라·HW 업종과 10~100인 미만 기업에서 구조적 병목으로 확인된다. OTA, CI/CD, 운영 자

동화 등 지속적 운영 역량이 SDV 확산의 핵심 요소로 부상하면서, DevOps 인력 부족은 

전환 속도와 품질을 동시에 제약하고 있다.

서비스·비즈니스 SW(UX)는 기술 확보 이후 상품화·서비스화 단계에서 병목으로 작용

한다. 전체 평균 수요와 격차는 중간 수준이지만, HW 업종과 중소기업에서 수급격차가 

크게 나타나 SDV 전환이 매출과 비즈니스 성과로 연결되지 못하는 구조적 원인과 직결된

다.

마지막으로 전략·정책(기획·거버넌스) 직무는 대기업에서는 비교적 안정적인 반면, 

HW 업종과 10~100인 미만 기업에서 뚜렷한 부족이 관측된다. 이는 기술 자체의 문제가 

아니라, SDV 전환을 전사 차원에서 통합적으로 조정할 역량이 부족함을 의미한다.

이상에서 살펴본 바와 같이, SDV 소프트웨어 인력 문제는 특정 직무의 단순한 부족이 

아니라, 전환 단계별 핵심 기능이 업종과 기업 규모에 따라 다르게 병목으로 작동하는 구

- 86 -

조적 문제이다. 특히 HW·인프라 업종과 10~300인 미만 기업은 거의 모든 핵심 직무에서 

병목의 중심에 위치하며, 이 집단의 전환 지연은 산업 전체의 SDV 전환 속도를 제약할 가

능성이 높다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

DevOps

응용/UX)

초급

중급

고급

수요

수급차

초급

중급

고급

수요

수급차

%

%

%

100점

100점

%

%

%

100점

100점

전체

55.4 

42.2 

15.4 

54.6 

51.3 

59.3 

43.0 

14.8 

54.6 

49.8 

업종

자동차 부품제조

65.3 

43.0 

6.7 

51.7 

51.9 

68.9 

36.1 

13.0 

51.9 

50.0 

HW

36.9 

35.7 

33.2 

60.3 

52.0 

39.9 

55.2 

18.3 

59.4 

50.2 

SW/서비스

65.7 

31.4 

14.4 

48.0 

44.4 

66.6 

42.7 

11.0 

49.1 

39.1 

인프라

39.2 

57.7 

20.1 

62.6 

55.4 

47.8 

48.2 

19.6 

61.6 

59.0 

종사

자 

규모

10인 미만

93.9 

12.1 

0.0 

67.7 

62.2 

96.5 

10.4 

1.0 

66.1 

62.8 

10~100인 미만

21.0 

61.9 

30.8 

61.8 

59.8 

25.6 

70.7 

27.6 

63.8 

60.5 

100~300인 미만

45.8 

44.3 

17.2 

61.7 

55.0 

54.4 

35.8 

18.7 

62.8 

56.1 

300인 이상

70.0 

40.5 

9.3 

36.6 

35.3 

71.2 

41.1 

9.0 

34.9 

29.0 

<표 3-

46

> SDV SW 인력수요와 수급차_DevOps/응용/UX

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

임베디드/시스템 SW

차량 플랫폼 SW

초급

중급

고급

수요

수급차

초급

중급

고급

수요

수급차

%

%

%

100점

100점

%

%

%

100점

100점

전체

53.6 

45.2 

9.0 

54.4 

52.6 

54.2 

42.8 

9.8 

54.3 

52.8 

업종

자동차 부품제조

63.9 

35.9 

11.6 

53.6 

51.5 

66.6 

32.4 

11.7 

53.0 

52.4 

HW

39.9 

50.8 

14.5 

58.1 

55.4 

38.4 

52.3 

11.9 

57.8 

59.9 

SW/서비스

59.7 

43.2 

2.2 

50.4 

46.3 

58.3 

35.5 

7.6 

50.3 

43.9 

인프라

35.3 

65.9 

2.2 

56.5 

58.4 

34.1 

67.1 

4.5 

57.7 

54.7 

종사

자 

규모

10인 미만

92.7 

12.6 

1.0 

64.8 

62.1 

89.4 

12.7 

1.0 

63.4 

64.1 

10~100인 미만

23.9 

79.1 

7.0 

65.7 

64.2 

23.0 

78.9 

9.2 

64.8 

64.4 

100~300인 미만

45.3 

49.8 

8.0 

53.4 

57.8 

44.1 

51.4 

10.7 

61.8 

59.7 

300인 이상

62.9 

30.9 

15.8 

39.2 

33.8 

68.0 

22.6 

14.8 

35.3 

32.0 

<표 3-

45

> SDV SW 인력수요와 수급차_임베디드/차량 플랫폼 SW

- 87 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전략/정책(기획/거버넌스)

초급

중급

고급

수요

수급차

%

%

%

(100점)

(100점)

전체

(367)

55.4 

39.6 

14.6 

52.7 

50.1 

업종

자동차 부품제조

(171)

67.3 

28.6 

15.0 

50.7 

50.6 

HW

(70)

42.5 

52.2 

16.1 

58.3 

51.4 

SW/서비스

(62)

58.0 

39.8 

11.0 

48.6 

41.9 

인프라

(64)

35.4 

55.1 

15.2 

55.9 

55.5 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

92.3 

11.8 

1.6 

63.4 

62.1 

10~100인 미만

(47)

22.6 

76.1 

16.8 

64.7 

62.7 

100~300인 미만

(72)

46.2 

48.5 

10.0 

59.4 

53.7 

300인 이상

(64)

69.4 

17.7 

22.6 

32.0 

30.1 

<표 3-

47

> SDV SW 인력수요와 수급차_전략/정책

2) SDV AI 인력

본 조사 결과, SDV AI 인력 수요는 데이터, 모델 개발, MLOps/운영, 서비스·비즈니스, 

전략·거버넌스 전 직무에 걸쳐 고르게 나타나며, 특정 직무에만 집중되는 양상은 확인되

지 않았다. 전체 평균 기준으로 직무별 수요는 모두 50점대 중반 수준이며, 향후 3년 이내 

공급부족 또한 전 직무에서 50점대 초중반으로 나타나 SDV AI 인력 부족이 구조적·동시

적으로 발생하고 있음을 시사한다.

인력 수준별로는 직무 특성이 뚜렷하다. 데이터 수집·관리 직무는 초·중급 비중이 높

고 고급 인력 비중이 매우 낮아, 데이터 품질·파이프라인·거버넌스 고도화를 담당할 시

니어 인력이 부족한 구조로 해석된다. 반면 모델 개발, MLOps, 전략·거버넌스 직무에서

는 고급 인력 비중이 상대적으로 높아, 기술적 난이도와 책임성이 큰 핵심 직무에서 시니

어 수요가 지속되고 있음을 보여준다.

업종별로는 인프라와 HW 분야에서 수요와 공급부족이 가장 크게 나타났다. 인프라 업

종은 거의 모든 직무에서 수요와 수급차가 높게 나타났으며, 특히 MLOps·운영과 전략·

거버넌스에서 부족이 두드러졌다. 이는 SDV AI를 실제 운영 단계로 확장하는 과정에서 플

- 88 -

랫폼 운영, 책임 AI, 보안·규제 대응 등 제도화 역량이 핵심 병목으로 작용하고 있음을 

의미한다. HW 업종은 모델 개발과 전략·거버넌스 직무에서 시니어 비중과 공급부족이 

동시에 높아, 고난도 기술 문제를 해결할 경력 인력 확보 경쟁이 구조적으로 발생하고 있

는 것으로 해석된다.

기업 규모별 분석에서는 업종보다 더 뚜렷한 격차가 확인된다. 300인 미만 기업, 특히 

10인 미만과 10~100인 미만 기업에서 전 직무에 걸쳐 수요와 공급부족이 가장 심각하게 

나타났다. 10인 미만 기업은 모든 직무에서 수급차가 최고 수준을 보이며 초급 인력 중심

의 수요 구조를 보였고, 10~100인 미만 기업은 사업 확장·제품화 단계에서 중급 및 일부 

고급 인력 부족을 가장 크게 체감하는 집단으로 나타났다. 반면 300인 이상 기업은 수요

와 공급부족 수준이 상대적으로 낮았으나, 모델 개발 등 핵심 직무에서는 소수의 고급 인

력에 대한 필요가 지속되는 구조를 보였다.

SDV AI 인력 문제의 핵심은 직무 간 격차보다 업종과 기업 규모에 따른 구조적 차이에 

있다. 향후 3년 내 가장 큰 병목은 중소기업을 중심으로 한 MLOps·운영 인력, 인프

라·HW 업종의 전략·거버넌스 인력, 그리고 HW 업종의 모델 개발 시니어 인력에서 집

중적으로 나타날 가능성이 높다. 이는 SDV AI 전환이 기술 도입 단계를 넘어 운영·제도

화·고난도 역량을 요구하는 국면으로 진입했음을 보여주는 결과이다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

데이터 수집/관리

모델 개발(AI 알고리즘)

초급

중급

고급

수요

수급차

초급

중급

고급

수요

수급차

%

%

%

100점

100점

%

%

%

100점

100점

전체

54.8 

44.7 

4.4 

54.6 

52.0 

52.6 

43.1 

12.1 

54.4 

53.1 

업종

자동차 부품제조

64.4 

32.1 

7.3 

53.7 

52.8 

61.2 

37.8 

8.6 

53.3 

53.2 

HW

42.5 

60.1 

2.6 

55.3 

53.0 

37.3 

47.8 

22.8 

60.5 

58.8 

SW/서비스

61.2 

38.8 

3.0 

50.2 

45.3 

64.1 

36.4 

7.0 

48.1 

44.1 

인프라

36.6 

67.1 

0.0 

60.3 

55.6 

35.4 

58.6 

14.7 

56.7 

55.2 

종사

자 

규모

10인 미만

96.0 

10.5 

0.0 

61.9 

63.8 

93.7 

11.1 

0.0 

63.3 

64.3 

10~100인 미만

23.5 

77.8 

1.7 

65.8 

64.0 

21.8 

76.2 

5.9 

64.0 

60.4 

100~300인 미만

45.8 

55.4 

0.0 

54.7 

58.8 

45.6 

44.6 

13.5 

57.8 

57.1 

300인 이상

64.9 

28.1 

11.9 

40.4 

30.8 

61.2 

30.9 

23.6 

38.8 

37.8 

<표 3-

48

> SDV AI 인력수요와 수급차_데이터/모델 개발

- 89 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

배포・운영 (MLOps/Edge AI)

서비스・비즈니스(AI 응용)

초급

중급

고급

수요

수급차

초급

중급

고급

수요

수급차

%

%

%

100점

100점

%

%

%

100점

100점

전체

55.3 

39.0 

12.9 

54.2 

50.8 

56.4 

42.6 

11.3 

55.7 

51.5 

업종

자동차 부품제조

65.6 

36.0 

6.6 

54.9 

54.0 

65.6 

36.9 

8.3 

53.5 

53.4 

HW

38.4 

52.6 

17.9 

55.1 

44.9 

45.5 

52.6 

20.5 

59.0 

49.2 

SW/서비스

66.4 

29.2 

12.9 

44.7 

40.8 

63.7 

33.7 

11.6 

49.3 

43.0 

인프라

35.3 

41.8 

24.1 

60.5 

58.1 

36.6 

55.7 

8.9 

64.4 

56.9 

종사

자 

규모

10인 미만

94.5 

10.9 

0.6 

67.5 

66.1 

93.5 

12.9 

1.0 

64.6 

64.2 

10~100인 미만

23.9 

63.2 

21.4 

62.3 

60.3 

25.0 

70.0 

17.1 

67.4 

60.3 

100~300인 미만

44.3 

43.1 

15.7 

62.9 

54.7 

43.2 

46.9 

14.3 

61.6 

57.5 

300인 이상

67.5 

31.0 

10.6 

34.3 

31.3 

71.3 

32.5 

10.2 

36.8 

32.9 

<표 3-

49

> SDV AI 인력수요와 수급차_MLOps/AI 응용

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전략・정책 (AI 컨설팅/거버넌스)

초급

중급

고급

수요

수급차

%

%

%

(100점)

(100점)

전체

(367)

56.4 

35.3 

12.1 

54.0 

52.6 

업종

자동차 부품제조

(171)

67.6 

29.2 

7.4 

50.8 

52.0 

HW

(70)

39.9 

37.0 

25.8 

59.9 

56.3 

SW/서비스

(62)

65.7 

29.6 

11.2 

48.9 

42.1 

인프라

(64)

35.4 

55.1 

10.7 

60.6 

60.0 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

96.0 

7.8 

1.0 

61.5 

64.5 

10~100인 미만

(47)

23.3 

70.1 

12.2 

64.8 

62.3 

100~300인 미만

(72)

50.0 

36.5 

16.7 

61.4 

57.2 

300인 이상

(64)

67.3 

19.1 

15.6 

35.6 

34.4 

<표 3-

50

> SDV AI 인력수요와 수급차_AI 컨설팅/거버넌스

- 90 -

마.

SW·AI 인력의 교육·훈련 수준

‘SW·AI 교육·훈련 수준’은 기업이 외부 채용에 대한 의존을 넘어, 내부 인력을 대

상으로 지속적인 역량 고도화와 재교육(reskilling·upskilling)을 체계적으로 수행하고 있는

지를 평가하는 지표이다. ‘임직원의 SW·AI 교육·훈련 이수 비율’과 전체 교육비 중 

‘SW·AI 교육훈련 투자 비중’을 통해, 기업이 인적 역량을 일회성 자원이 아닌 축적·

강화 가능한 전략 자산으로 인식하고 있는지를 진단한다. 이는 SDx 전환의 속도와 조직 

적응력을 좌우하는 핵심 요소로서, 중장기 전환 지속성을 평가하는 데 중요한 의미를 가

진다.

1) 임직원의 SW·AI 교육·훈련 이수 비율(%)

임직원의 SW·AI 교육·훈련 이수 비율을 살펴본 결과, 전체 평균은 22.6%에 불과해 

SDV 전환의 중요성에 비해 재직자 대상 역량 전환은 아직 제한적인 수준에 머물러 있는 

것으로 나타났다. 교육 방식은 사내 교육 중심(89.5%)으로 이루어지고 있으며, 외부 전문 

교육 활용 비중은 10.5%에 그쳐 외부 교육 인프라와의 연계는 미흡한 편이다.

업종별로는 자동차·부품제조 업종에서만 상대적으로 높은 교육 이수 비중이 확인된 반

면, HW 및 인프라 업종은 교육 이수 비중이 매우 낮아 인력 부족이 심각한 분야임에도 

내부 역량 축적이 충분히 이루어지지 못하고 있는 것으로 나타났다. SW/서비스 업종은 기

존에 유사 역량을 보유한 영향으로 추가 교육 수요가 상대적으로 낮게 나타난 것으로 해

석된다.

기업 규모별로는 100~300인 미만 기업에서 교육 이수 비중이 가장 높아, SDV 전환 과정

에서 재직자 교육을 적극적으로 활용하고 있는 단계로 판단된다. 반면 10인 미만 및 

10~100인 미만 기업은 교육 이수 비중과 인원 모두 제한적이어서, 중소기업을 중심으로 

교육 기반의 인력 전환 역량이 구조적으로 취약함을 보여준다.

종합하면, SDV 전환을 뒷받침하기 위한 SW·AI 재직자 교육은 전반적으로 충분하지 않

으며, 특히 HW·인프라 업종과 중소기업에서 교육·훈련을 통한 내부 인력 전환을 강화

하는 것이 시급한 과제로 확인된다.

2) SW·AI 교육·훈련 투자 현황

분석 결과, SDV 기업의 SW·AI 교육·훈련 투자 규모는 매년 지속적으로 증가하고 있

으며, 전체 교육비 중 SW·AI 교육이 차지하는 비중도 2024년 15.8%에서 2025년 현재 

16.9%로 완만한 상승세를 보이고 있다. 이는 SDV 전환이 본격화됨에 따라 SW·AI 역량 

- 91 -

강화를 위한 재직자 교육의 중요성이 점차 확대되고 있음을 의미한다.

업종별로는 자동차·부품제조 업종이 절대적인 교육비 투자 규모에서 가장 큰 비중을 

차지하고 있으며, SW/서비스 업종은 총 교육비 대비 SW·AI 교육·훈련에 투자하는 비중

이 가장 높아(2025년 24.1%) SW·AI 인력 재교육에 가장 적극적인 산업군으로 나타났다. 

반면 HW 및 인프라 업종은 투자 규모와 비중 모두 상대적으로 낮아, 인력 수요와 공급 

부족이 큰 분야임에도 불구하고 교육·훈련 투자가 충분히 뒷받침되지 못하는 구조가 확

인된다.

기업 규모별로는 300인 이상 기업이 투자 규모와 투자 비중 모두에서 가장 높아, 내부 

교육 체계를 통한 인력 전환 여력이 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 이에 비해 10인 미

만 및 10~100인 미만 기업은 투자 규모와 비중이 모두 낮아, SW·AI 교육을 통한 자체 인

력 육성에 구조적 제약을 안고 있는 집단으로 평가된다.

종합하면, SW·AI 교육·훈련 투자는 전반적으로 확대되고 있으나, 대기업과 SW/서비스 

업종 중심으로 집중되는 경향이 뚜렷하다. 이에 따라 중소기업과 HW·인프라 업종을 대

상으로 한 교육 투자 격차를 완화하고, 재직자 전환 교육에 대한 정책적 지원을 강화할 

필요성이 중요한 과제로 제기된다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

임직원 수

(전체)

교육훈련 이수자 

교육훈련

이수자비중

합계(A+B)

사내교육(A)

외부교육(B)

전체

(367)

1,383 

312 

279 

33 

22.6%

업종

자동차 부품제조

(171)

1,363 

576 

523 

52 

42.2%

HW

(70)

2,286 

70 

47 

23 

3.1%

SW/서비스

(62)

853 

145 

129 

16 

17.0%

인프라

(64)

961 

36 

28 

7 

3.7%

종사자 

규모

10인 미만

(68)

5 

1 

1 

0 

17.1%

10~100인 미만

(106)

36 

9 

8 

1 

25.1%

100~300인 미만

(72)

165 

63 

52 

11 

38.1%

300인 이상

(120)

4,084 

906 

813 

93 

22.2%

<표 3-

51

> SW·AI 교육·훈련 이수 현황

 

- 92 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

SW/AI 교육훈련 투자 비용

SW/AI 교육훈련 투자 비중1)

2023년

2024년

2025년

(현재)

2023년

2024년

2025년

(현재)

평균

(백만원)

평균

백만원)

평균

(백만원)

%

%

%

전체

(367)

2384.9 

2840.9 

2862.3 

15.8 

16.5 

16.9 

업종

자동차 부품제조

(171)

4419.2 

5280.8 

5370.3 

15.0 

16.1 

16.4 

HW

(70)

720.2 

722.2 

547.0 

16.1 

16.1 

16.6 

SW/서비스

(62)

967.2 

1272.5 

1333.8 

22.3 

23.2 

24.1 

인프라

(64)

143.8 

158.7 

174.6 

11.4 

11.7 

11.5 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

0.4 

0.4 

0.4 

6.5 

6.8 

6.8 

10~100인 미만

(106)

12.3 

13.7 

12.2 

13.2 

13.2 

13.1 

100~300인 미만

(72)

95.6 

66.8 

77.4 

14.6 

15.3 

15.1 

300인 이상

(120)

7207.7 

8615.1 

8675.4 

24.1 

25.7 

26.9 

<표 3-

52

> SW·AI 교육·훈련 투자 현황

주1) SW/AI 교육훈련 투자 비중(%) = 기업의 총 교육비에서 SW/AI 교육비가 차지하는 비중

3) 교육·훈련 운영 방식

SDV 기업의 SW·AI 교육·훈련은 전사적·상시적 운영보다는 핵심직군 중심의 선택적 

운영이 가장 일반적인 방식으로 나타났다. 전체적으로는 핵심직군 중심 운영이 가장 높은 

비중을 차지한 반면, 교육을 전혀 실시하지 않는 기업도 약 1/4에 달해 재직자 교육 체계

가 아직 충분히 정착되지 못했음을 보여준다.

전체적으로 보면, SW·AI 교육·훈련은 핵심직군 중심 운영(37.3%)이 가장 일반적인 방

식으로 나타났다. 이는 전사 확산형 교육보다는 R&D, 데이터, 소프트웨어 등 핵심 인력에 

교육 자원을 선택적으로 집중하는 전략이 우세함을 의미한다. 그 다음으로는 전사 대상 

상시 운영(16.9%)과 파일럿·일회성 운영(15.4%)이 비슷한 수준으로 나타났으며, 외부 위

탁·간헐 운영(6.5%)은 상대적으로 낮았다. 반면 SW·AI 교육을 전혀 실시하지 않는 기업

도 23.9%에 달해, 재직자 교육 체계가 아직 충분히 정착되지 못한 기업이 적지 않음을 보

여준다.

업종별로는 HW 및 인프라 업종에서 핵심직군 중심 교육 비중이 높아 제한된 자원을 고

급 기술 인력에 집중하는 경향이 두드러졌으며, SW/서비스 업종은 전사 대상 상시 교육과 

핵심직군 중심 교육이 병행되어 비교적 체계적인 운영이 이루어지고 있다. 자동차·부품

제조 업종은 파일럿·일회성 운영과 미실시 비중이 높아, 교육 체계가 과도기적 단계에 

- 93 -

머물러 있는 것으로 해석된다.

기업 규모별로는 소규모 기업일수록 교육 미실시 비중이 높아, 특히 10인 미만 기업은 

재직자 교육을 통한 인력 전환이 사실상 어려운 구조로 나타났다. 반면 중견·대기업은 

핵심직군 중심 교육을 기반으로 파일럿 또는 상시 교육을 병행하며 비교적 안정적인 운영 

기반을 갖춘 것으로 평가된다.

종합하면, SDV 기업의 SW·AI 교육·훈련은 아직 전사적 역량 축적 단계에 이르지 못

하고 있으며, 핵심직군 중심의 부분적 교육과 기업 규모·업종별 격차가 뚜렷하다. 이에 

따라 향후 정책 대응은 중소기업과 특정 업종을 대상으로 한 공동 교육, 외부 전문 교육 

연계, 단계적 교육 모델 구축 등 차등적·맞춤형 교육 지원에 초점을 둘 필요가 있다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

전사 대상 

상시 운영 

핵심직군 

중심 운영 

파일럿/일회성 

운영

외부 위탁만 

간헐 운영

미실시

전체

(367)

16.9 

37.3 

15.4 

6.5 

23.9 

업종

자동차 부품제조

(171)

11.8 

27.9 

24.9 

8.4 

27.1 

HW

(70)

8.6 

59.2 

4.5 

9.3 

18.4 

SW/서비스

(62)

24.2 

33.8 

13.4 

3.4 

25.2 

인프라

(64)

32.7 

42.2 

3.8 

1.2 

20.2 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

1.0 

3.5 

7.2 

2.1 

86.2 

10~100인 미만

(106)

32.7 

45.9 

5.8 

2.7 

12.9 

100~300인 미만

(72)

5.1 

40.6 

20.0 

14.3 

20.0 

300인 이상

(120)

19.1 

46.9 

25.6 

7.5 

0.9 

<표 3-

53

> SW·AI 교육·훈련 운영 방식

바.

인재 유입 및 유지 역량

‘인재 유입 및 유지 역량’은 외부 노동시장과의 관계 속에서 기업의 인재 경쟁력과 

조직 매력도를 진단하는 지표이다. ‘우수 인재 채용 난이도’는 시장 내에서 해당 기업

이 SW·AI 인력을 얼마나 확보하기 어려운 위치에 있는지를 반영하며, ‘이직률 및 유지

율’은 확보된 인력이 조직 내에 안정적으로 정착·유지되고 있는지를 보여준다. 이 지표

는 단순 인력 부족 여부를 넘어, 보상체계·조직문화·경력경로 등 비기술적 요인이 SDx 

전환에 미치는 구조적 제약을 드러내는 역할을 한다.

1) 우수 인재 채용 난이도

SDV 산업 전반에서 SW·AI 인재 채용은 이미 구조적으로 어려운 단계에 진입한 것으로 

나타났다. 전체 평균 채용 어려움 점수는 64.8점으로, 응답 기업의 과반이 ‘다소 어렵

- 94 -

다’ 이상으로 인식하고 있다.

업종별로는 인프라 업종의 채용 어려움이 가장 높았으며, 자동차·부품제조, HW, SW/서

비스 업종 모두 유사한 수준의 어려움을 겪고 있어 업종 간 격차는 크지 않은 것으로 확

인된다. 반면 기업 규모별 격차는 뚜렷하게 나타나, 10인 미만 기업에서 채용 어려움이 가

장 심각하고, 10~100인 미만 기업 역시 높은 부담을 보였다. 100~300인 미만 기업은 상대

적으로 어려움이 완화된 반면, 300인 이상 기업에서도 고급 인재 확보 경쟁으로 인해 채

용 부담이 여전히 존재한다.

종합하면, SDV 인력 수급 문제는 특정 업종보다는 기업 규모, 특히 소규모 기업의 채용 

취약성에서 핵심 병목이 발생하고 있으며, 외부 채용 중심의 대응에는 한계가 있음을 시

사한다. 이에 따라 재직자 전환 교육과 공동 인력 활용 등 채용 부담을 완화하는 보완적 

정책 수단이 필요하다.

2) 이직률 및 유지률

SDV 산업 내 기업의 인력 유지 난이도를 파악하기 위해 이직률을 지표로 활용하여 업

종별·기업 규모별 분포를 분석하였다. 이직률은 기업이 확보한 인력을 얼마나 안정적으

로 유지하고 있는지를 보여주는 핵심 지표로서, SDV 전환 과정에서 발생하는 인력 이동성

과 구조적 불안정을 간접적으로 반영한다.

분석 결과, 전체 기업의 이직률은 10~20% 구간에 집중되어 있으며, 특히 10~15% 구간이 

가장 높은 비중을 차지하였다. 이는 SDV 산업 전반에서 인력 이동이 일상화된 상태로, 인

력 유지가 안정 단계에 이르지 못했음을 의미한다. 극단적으로 낮거나 높은 이직률을 보

이는 기업은 소수에 그쳐, 중간 수준의 지속적 이직이 산업 전반에 구조화되어 있는 양상

이 확인된다.

업종별로는 인프라 산업과 자동차·부품 제조업에서 상대적으로 높은 이직률이 나타나, 

SDV 운영·서비스 확산 과정에서 인력 수요 증가와 인재 확보 경쟁이 인력 유지 부담으

로 이어지고 있음을 보여준다. 반면 HW 업종은 다른 업종에 비해 이직률이 낮아 비교적 

안정적인 인력 구조를 유지하고 있는 것으로 나타났다. SW/서비스 업종은 중간 수준의 이

직률을 보이며, 전문 인력 중심의 지속적인 이동이 존재하는 시장 특성이 반영된 것으로 

해석된다.

기업 규모별로는 10인 미만 및 10~100인 미만 기업에서 이직률이 가장 높아, 소규모 기

업일수록 인력 유지에 구조적으로 취약함이 확인되었다. 반면 100~300인 미만 기업은 이

직률이 상대적으로 낮아, 조직 안정성과 인력 관리 체계가 가장 효과적으로 작동하는 구

- 95 -

간으로 나타났다. 300인 이상 기업은 다시 이직률이 상승하는 경향을 보여, 대기업 역시 

핵심 SW·AI 인력을 중심으로 한 인재 경쟁의 영향을 받고 있음을 시사한다.

종합하면, SDV 산업의 이직률 구조는 단순한 인사 관리 문제라기보다 SDV 전환 가속화

에 따른 인력 수요 확대, 숙련 인력 부족, 직무·역량 미스매치가 복합적으로 작용한 결과

로 해석된다. 특히 인프라·자동차부품 제조업과 소규모 기업에서 인력 유지의 어려움이 

집중되고 있어, 향후 정책 및 기업 전략은 채용 확대 중심 접근에서 벗어나 재직자 역량 

고도화, 중급 인력 육성, 조직 내 경력 경로 설계, 공동 인력 활용 등 리텐션 중심의 대응 

전략으로 전환할 필요가 있다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

② 비교적 쉬움

③ 보통

④ 다소 어려움

⑤ 매우 어려움

평균

(100점)

전체

(367)

5.2 

34.3 

56.5 

4.0 

64.8 

업종

자동차 부품제조

(171)

1.3 

40.6 

56.9 

1.1 

64.5 

HW

(70)

20.0 

15.0 

52.7 

12.2 

64.3 

SW/서비스

(62)

4.7 

40.0 

52.3 

3.0 

63.4 

인프라

(64)

0.0 

32.9 

63.5 

3.6 

67.7 

종사자 

규모

10인 미만

(68)

0.6 

2.3 

75.5 

21.6 

79.5 

10~100인 미만

(106)

0.4 

36.1 

63.5 

0.0 

65.8 

100~300인 미만

(72)

22.1 

48.4 

29.5 

0.0 

51.9 

300인 이상

(120)

1.8 

42.3 

55.9 

0.0 

63.5 

<표 3-

54

> 우수 인재 채용 난이도

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 매우 

낮음 

(5% 미만)

② 낮음 

(5-10% 

미만)

③ 보통 

(10-15% 

미만)

④ 높음 

(15~20% 

미만)

⑤ 매우 

높음 

(20% 이상)

평균

(100점)

전체

(367)

1.9

17.2

46.0

34.6

0.3

53.57

업종

자동차 부품제조

(171)

1.3

14.2

45.7

38.2

0.6

55.64

HW

(70)

6.7

27.8

43.1

22.4

45.31

SW/서비스

(62)

0.0

18.0

46.9

35.1

54.27

인프라

(64)

0.0

12.5

49.4

38.1

56.40

종사자 

규모

10인 미만

(68)

0.0

10.6

41.4

48.0

59.34

10~100인 미만

(106)

0.0

7.3

58.7

34.0

56.65

100~300인 미만

(72)

6.4

40.3

34.3

18.9

41.42

300인 이상

(120)

1.9

15.6

44.4

37.2

0.9

54.91

<표 3-

55

> SDV 산업의 이직률

- 96 -

4.

비즈니스 혁신역량

비즈니스 혁신역량 영역은 SDx(SDV 포함) 전환이 조직 내부의 기술·인적 역량 축적에 

그치지 않고, 실제 시장 성과와 가치 창출 구조의 변화로 전이되고 있는지를 진단하기 위

한 지표체계이다. 기술역량과 인적역량이 전환의 가능 조건을 형성한다면, 비즈니스 혁신

역량은 이러한 기반 역량이 어떤 방식으로 수익모델, 서비스 구조, 고객 경험의 혁신으로 

연결되고 있는지를 평가하는 결과·전이 중심 영역에 해당한다. 특히 본 영역은 SDx 산업

에서 하드웨어 중심 제조·공급 구조에서 벗어나, 소프트웨어·데이터 기반의 서비스화와 

플랫폼화가 실제로 작동하고 있는지를 입체적으로 측정하는 데 목적이 있다.

가.

SW 기반 서비스 전환 역량

‘SW 기반 서비스 전환 역량’은 기업이 기존의 ‘HW·제조 중심’ 비즈니스 구조에

서 얼마나 ‘SW·데이터’ 중심의 서비스 모델로 구조 전환을 이루고 있는지를 측정하는 

지표이다. ‘HW→SW 전환’은 단순한 디지털 기능 추가 여부가 아니라, 소프트웨어와 데

이터가 지속적 가치 제공의 핵심 수단으로 작동하는 구조적 변화가 이루어졌는지를 평가

한다. 또한 ‘비즈니스 형태 전환(BM 전환)’은 구독형·서비스형 모델로 전환된 매출 수

준을 통해, 기술 도입이 실제 수익 구조 변화로 이어졌는지를 점검하는 지표로, SDx 전환

의 실질적 진척도를 판단하는 핵심 기준으로 기능한다.

분석 결과, 국내 산업 전반은 제품 구조의 HW→SW 전환은 상당 부분 진척되었으나, 이

를 수익화로 연결하는 비즈니스 모델 혁신은 아직 초기 단계에 머물러 있는 것으로 나타

났다. 전체 기업의 76.6%가 제품 구조 전환을 이미 착수 또는 확대 단계로 인식하고 있으

며(평균 52.55점), 기술적 SW화는 빠르게 확산되고 있다. 반면, 구독 및 서비스형 BM 전환 

수준은 평균 36.66점에 불과하고, 매출의 대부분이 구독 모델에서 발생하는 기업은 1.8%에 

그쳐, 기술 전환과 수익 전환 사이의 구조적 병목이 뚜렷하게 관찰된다.

업종별로는 SW/서비스 업종이 기술 전환과 BM 전환 모두에서 선도적인 위치를 차지한 

반면, 제조 및 자동차 부품 업종은 기술적 SW화에는 적극적이나 전통적인 납품 단가 체

계와 복잡한 공급망 구조로 인해 구독형 수익모델로의 전이에 한계를 보였다. 특히 자동

차 부품 제조 분야에서는 완성차 업체와의 수익 배분 구조, 데이터 주도권 및 서비스 운

영 권한 문제가 비즈니스 모델 전환의 주요 제약 요인으로 작용하고 있다.

기업 규모별로는 전환 역량의 차이가 뚜렷하게 나타났다. 10인 미만 소규모 기업은 실

행 여력 부족으로 두 지표 모두 최하위 수준을 기록한 반면, 100~300인 미만 규모의 기업

- 97 -

은 비즈니스 모델 전환 점수(51.49점)가 가장 높아 전환 가능성이 가장 높은 구간으로 분

석되었다. 주목할 점은 10~100인 미만 기업군으로, 이들은 제품의 SW화 수준은 매우 높으

나(60.09점), 비즈니스 모델 전환 수준은 전 규모 중 가장 낮게 나타나(27.60점), B2B 납품 

중심 구조 속에서 기술 변화가 서비스 운영이나 독자적 수익모델로 연결되지 못하는 ‘기

술–수익 간 단절’ 현상이 가장 뚜렷하게 확인되었다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 전환 없음

② 검토 중

③ 일부 

제품에서 

전환

④ 전체 

제품군으로 

전환 진행 중

⑤ 대부분 

전환 완료

평균

(100점)

전체

(367)

6.7

16.7

39.4

34.1

3.1

52.55

업종

자동차 부품제조

(171)

7.4

21.1

34.4

31.8

5.4

51.64

HW

(70)

6.1

14.8

50.9

28.2

0.0

50.29

SW/서비스

(62)

3.0

9.2

43.7

42.7

1.5

57.63

인프라

(64)

9.2

14.2

35.9

38.4

2.2

52.54

종사자 

규모

10인 미만

(68)

28.0

44.8

20.4

6.1

.7

26.66

10~100인 미만

(47)

3.3

12.3

29.0

51.4

3.9

60.09

100~300인 미만

(72)

0.0

4.3

72.0

23.6

0.0

54.82

300인 이상

(64)

1.8

12.2

39.5

40.8

5.7

59.10

<표 3-

56

> 하드웨어에서 소프트웨어로 전환 정도

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 해당 없음

② 검토 중

③ 파일럿 중

④ 일부 도입

⑤ 매출 

대부분을 

차지함

평균

(100점)

전체

(367)

25.1

31.5

17.0

24.7

1.8

36.66

업종

자동차 부품제조

(171)

21.6

41.2

18.2

19.0

0.0

33.67

HW

(70)

37.3

22.8

7.2

32.8

0.0

33.87

SW/서비스

(62)

17.7

23.3

26.6

23.0

9.4

45.76

인프라

(64)

28.2

23.0

14.9

32.5

1.3

38.90

종사자 

규모

10인 미만

(68)

20.3

55.6

13.4

10.7

0.0

28.61

10~100인 미만

(47)

51.2

11.9

13.2

22.9

.9

27.60

100~300인 미만

(72)

1.1

35.0

21.4

41.7

.8

51.49

300인 이상

(64)

19.1

33.1

19.6

23.9

4.3

40.29

<표 3-

57

> 구독형·서비스형 비즈니스 모델 전환

이상의 결과를 종합하면, 향후 정책은 단순한 SW 개발 지원을 넘어 서비스 운영과 상용

화 인프라 구축 중심으로 전환될 필요가 있다. 과금 체계, 고객 데이터 관제, 보안·배포 

- 98 -

시스템 등 서비스 운영의 공통 기반을 강화하고, 업종별 특성에 맞는 성과 기반 과금·라

이선스 모델 등 다양한 수익모델 설계 지원을 병행해야 한다. 아울러 규모별로 소규모 기

업에는 운영 인프라를, 중견 기업에는 글로벌 시장 확장을 위한 시장진출 전략을 차별적

으로 지원함으로써 산업 전반의 서비스 전환 완성도를 제고할 필요가 있다.

나.

혁신적 비즈니스 모델 도입 수준

‘혁신적 비즈니스 모델 도입 수준’은 기업이 SW·AI·데이터를 활용해 기존과 다른 

방식의 수익 창출 구조를 설계·운영하고 있는지를 평가하는 지표이다. ‘데이터 기반 수

익모델 도입’은 소프트웨어와 데이터를 활용해 구독·성과 기반 과금 등 데이터 가치를 

직접 수익화하는 능력을 의미하며, ‘개방형 비즈니스 역량’은 파트너와의 공동 개발 및 

플랫폼 구축을 통해 수익을 창출·분배하는 생태계 기반 비즈니스 모델 운영 능력을 측정

한다.

분석 결과, 데이터 기반 수익모델(49.82점)과 개방형 비즈니스(50.51점) 모두 평균 50점 

내외로 확산 단계에 진입한 것으로 나타났다. 그러나 파일럿 운영 및 일부 사업 적용 비

중이 높은 반면, 전사적 스케일 단계에 도달한 기업은 1~2%에 불과해, 국내 기업의 비즈

니스 모델 혁신이 실험적 단계에서 표준 운영 체계로 전환되지 못하는 구조적 병목을 겪

고 있음이 확인된다.

업종별로는 SW/서비스 업종이 두 지표 모두에서 가장 높은 실행력을 보인 반면, 제조 

및 자동차 부품 업종은 공급망 구조상의 제약으로 인해 전사 적용 사례가 거의 나타나지 

않았다. HW 업종은 데이터 기반 과금 역량은 낮지만 개방형 비즈니스 역량은 상대적으로 

높게 나타나, 데이터 상품화보다는 파트너 연계를 통한 공동 개발·사업화 전략을 선호하

는 경향을 보였다.

규모별로는 10인 미만 기업이 도입 전·검토 단계에 정체된 반면, 10~100인 미만 기업

은 일부 운영 단계로의 진입이 가장 활발한 전환 가속 구간으로 나타났다. 100~300인 미

만 기업은 파일럿 운영 비중이 60%를 상회할 만큼 도입 시도는 활발했으나, 이를 전사적

인 성과나 비즈니스 가치로 연결하는 데에는 한계가 있었다.

- 99 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 도입 전

② 검토 중

③ 파일럿 

운영

④ 일부 운영

⑤ 전사적 

운영

평균

(100점)

전체

(367)

9.1

19.6

35.7

34.3

1.3

49.82

업종

자동차 부품제조

(171)

10.2

25.5

28.8

33.5

2.0

47.89

HW

(70)

11.4

20.8

49.1

18.8

0.0

43.81

SW/서비스

(62)

2.9

11.1

36.8

46.8

2.4

58.69

인프라

(64)

9.6

10.5

38.3

41.6

0.0

52.94

종사자 

규모

10인 미만

(68)

31.7

35.8

24.8

7.7

0.0

27.13

10~100인 미만

(47)

1.2

12.6

33.2

50.0

3.0

60.25

100~300인 미만

(72)

0.6

10.3

61.7

26.7

0.8

54.22

300인 이상

(64)

8.4

22.2

28.3

40.1

0.9

50.72

<표 3-

58

> 데이터 기반 수익모델 도입

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 운영 없음

② 개방형모델 

검토 단계

③ 파일럿 

운영

④ 일부 사업 

적용

⑤ 전사적 

적용

평균

(100점)

전체

(367)

7.4

19.2

38.9

32.9

1.6

50.51

업종

자동차 부품제조

(171)

10.4

24.5

36.0

29.1

0.0

45.99

HW

(70)

5.7

13.3

48.2

30.1

2.6

52.67

SW/서비스

(62)

3.9

14.1

34.6

43.1

4.2

57.44

인프라

(64)

4.8

16.6

40.7

35.8

2.2

53.52

종사자 

규모

10인 미만

(68)

23.9

48.3

17.4

10.4

0.0

28.59

10~100인 미만

(47)

0.6

12.7

36.8

48.1

1.8

59.43

100~300인 미만

(72)

0.0

10.7

61.0

28.3

0.0

54.39

300인 이상

(64)

8.6

13.7

39.6

34.8

3.3

52.62

<표 3-

59

> 개방형 비즈니스 역량

- 100 -

다.

고객 가치 혁신 역량

‘고객 가치 혁신 역량’은 비즈니스 혁신의 최종 성과가 고객 경험의 질적 변화로 체

감되고 있는지를 평가하는 지표이다. ‘고객 맞춤형 서비스 실현 수준’은 실시간·예측

형 개인화 서비스 단계까지의 진입 여부를, ‘고객 체감 가치 향상 여부’는 UI/UX 개선, 

AI 기능 탑재, 연결성 강화를 통해 차별화된 고객 경험이 제공되고 있는지를 종합적으로 

평가한다.

분석 결과, 두 지표 모두 평균 51~52점대로 일부 및 핵심 서비스 적용 단계(약 71.6%)에

는 폭넓게 진입한 것으로 나타났다. 그러나 실시간·예측형 운영(3.3%)이나 전사적 적용

(3.7%)과 같은 고도화 단계는 극히 미미하였다. 이는 고객 혁신 요소의 시범 도입에는 성

공했으나, 이를 데이터 파이프라인과 MLOps와 결합해 실시간 운영 체계로 안착시키거나 

전사 표준으로 확산하는 과정에서 병목이 발생하고 있음을 의미한다.

업종별로는 SW/서비스 및 인프라 업종에서 운영 고도화가 상대적으로 진전된 반면, HW 

업종은 일부 적용 비중이 높고 전사 확산이 정체되는 ‘부분 적용 고착’ 패턴이 뚜렷하

다. 이는 전통 제조업이 고객 접점의 데이터 권리와 서비스 운영 주권을 확보하기 어려운 

구조적 제약에 기인한 것으로 해석된다. 규모별로는 10~100인 미만 기업이 핵심 제품군 

적용과 전사 확산에서 가장 높은 비중을 보여 서비스 혁신으로 전환할 수 있는 역할을 수

행하는 반면, 100인 이상 기업은 조직 내 부서간 장벽으로 인해 전사 표준화에 어려움을 

겪고 있다.

비즈니스 혁신역량의 세부 지표를 종합하면, 국내 기업의 비즈니스 혁신은 SW·데이터 

기반 혁신적 비즈니스 모델 도입과 고객가치 중심 서비스 적용까지는 확산되었으나, 이를 

실시간·전사적 운영으로 고도화하는 단계에서 전이 사슬이 단절된 구조를 보인다. 이는 

기술 도입의 문제가 아니라, 수익모델, 고객경험, 운영체계를 연결하는 비즈니스 운영 아

키텍처의 미성숙에서 기인하며, ‘비즈니스 혁신역량’의 핵심 병목으로 작용한다.

- 101 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 데이터 

미활용

② 데이터는 

수집하나 

개인화 안됨

③ 일부 

서비스에 

개인화 적용

④ 핵심 

서비스에 

개인화 적용

⑤ 

실시간・예측

형 개인화 

운영

평균

(100점)

전체

(367)

6.3

18.9

36.7

34.9

3.3

52.51

업종

자동차 부품제조

(171)

8.3

26.8

30.9

32.1

2.0

48.14

HW

(70)

6.1

11.7

51.4

30.7

0.0

51.68

SW/서비스

(62)

2.2

11.1

40.7

38.8

7.2

59.41

인프라

(64)

4.8

13.2

32.2

43.1

6.7

58.43

종사자 

규모

10인 미만

(68)

25.4

42.3

26.6

5.0

0.7

28.32

10~100인 미만

(47)

1.2

11.5

30.5

51.0

5.8

62.15

100~300인 미만

(72)

0.0

10.8

56.3

32.9

0.0

55.52

300인 이상

(64)

3.7

17.1

36.0

38.6

4.6

55.80

<표 3-

60

> AI 기반 고객 맞춤형 서비스 실현 수준

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 도입계획 

없음

② 검토 중

③ 일부 

제품/서비스에 

적용

④ 주요 

제품/서비스에 

적용

⑤ 전사적으로 

적용

평균

(100점)

전체

(367)

6.4

18.5

43.4

28.0

3.7

51.04

업종

자동차 부품제조

(171)

8.5

22.0

36.9

27.1

5.4

49.70

HW

(70)

4.6

16.0

59.6

17.2

2.6

49.32

SW/서비스

(62)

4.2

14.3

37.0

40.5

4.0

56.47

인프라

(64)

4.8

15.6

49.5

30.1

0.0

51.23

종사자 

규모

10인 미만

(68)

21.2

49.3

22.8

6.8

0.0

28.78

10~100인 미만

(47)

.6

9.7

43.2

38.7

7.8

60.84

100~300인 미만

(72)

0.0

10.7

68.4

20.1

.8

52.73

300인 이상

(64)

7.0

13.5

40.3

35.3

3.9

53.88

<표 3-

61

> 고객에게 차별화된 경험 제공 수준

- 102 -

5.

생태계 혁신역량

생태계 혁신역량은 SDx(SDV 포함) 산업에서 기업의 경쟁력이 단일 조직의 내부 자원을 

넘어 외부 파트너, 플랫폼, 표준, 글로벌 네트워크와의 유기적 연결 구조 속에서 형성된다

는 점을 반영한다. 본 영역은 기업이 기술·인력·비즈니스 혁신을 개방된 생태계 안에서 

확장하고 가속할 수 있는 능력을 진단하는 데 목적이 있다. 특히 복합 시스템 산업인 SDV 

분야에서는 산·학·연 협력, 오픈소스 활용, 국제 표준 대응이 시장 전환의 속도를 결정

하는 핵심 요인이 되며, 이는 곧 기업의 글로벌 적합성을 평가하는 핵심 축으로 기능한다.

가.

파트너쉽 및 협력 네트워크

‘파트너십 및 협력 네트워크’는 기업이 SDV 관련 기술 및 서비스 개발을 위해 외부 

주체와 구축한 협력 관계의 구조적 깊이를 평가한다. SDx 전환기에는 단독 개발보다 공동 

R&D, 실증 인프라 공유를 매개로 한 협력이 성과 창출의 핵심 경로가 되므로, 이는 생태

계 전반의 혁신 동력을 가늠하는 척도가 된다.

실증 분석 결과, 전체 평균은 44.26점(100점 환산)으로 국내 산·학·연 협력은 주로 

‘부분적·단발적 협력’ 단계에 머물러 있다. 협력 경험 자체는 약 57%의 기업에서 관찰

되나, 기업의 장기 로드맵이나 포트폴리오 수준에서 내재화된 ‘전략적·전사적 협력’은 

2.5%에 불과하였다. 이는 현재의 협력이 프로젝트 단위의 단기 과제에 치중되어 있으며, 

데이터, 플랫폼, 표준과 같은 공동 인프라 구축으로 이어지는 파트너십 아키텍처가 매우 

취약함을 시사한다.

인프라 업종은 평균 55.85점으로 가장 높은 실행력을 보였으며, 고도 협력(활발·전략적) 

비중이 49.7%에 달해 생태계 내 ‘협력 허브’로서의 역할을 수행하고 있다. 반면, 자동차 

및 부품 제조 업종은 39.68점으로 최하위를 기록하였다. 이는 수직적 공급망 구조 내에서

의 책임 소재, 지식재산권(IP), 데이터 권리 이슈 등이 외부와의 개방적 협력을 저해하는 

보수적 기제로 작용하고 있기 때문으로 분석된다.

기업규모별 특징을 살펴보면, 10인 미만 영세기업은 행정 역량 및 재무적 부담으로 인

해 협력 생태계에서 소외(22.97점)되어 있는 반면, 10~100인 미만 구간은 개방형 혁신이 

가장 활발히 작동하는 집단(62.13점)으로 나타났다. 100인 이상 중대형 기업은 협력의 빈

도는 높으나 상용화나 공동 자산화로의 질적 도약이 정체된 병목 현상을 보였다.

- 103 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 전혀 없음

② 제한적

③ 부분적

④ 활발한 

협력

⑤ 전략적/ 

전사적

평균

(100점)

전체

(367)

13.2

27.3

31.4

25.6

2.5

44.26

업종

자동차 부품제조

(171)

15.7

36.6

23.6

21.4

2.7

39.68

HW

(70)

15.6

16.6

49.0

18.8

0.0

42.73

SW/서비스

(62)

8.1

25.6

38.5

27.0

.7

46.67

인프라

(64)

8.5

15.9

26.0

43.0

6.7

55.85

종사자 

규모

10인 미만

(68)

41.6

33.5

16.4

8.6

0.0

22.97

10~100인 미만

(47)

1.7

10.5

34.3

44.7

8.8

62.13

100~300인 미만

(72)

0.0

39.1

43.4

17.5

0.0

44.60

300인 이상

(64)

15.3

31.6

30.0

23.1

0.0

40.24

<표 3-

62

> 산・학・연 협력 수준

나.

오픈소스 활용 수준

‘오픈소스 활용 수준’은 기업이 폐쇄적 개발 방식에서 탈피하여 오픈소스 소프트웨어

(OSS)와 커뮤니티를 전략적으로 활용하고 있는지를 진단한다. 이는 기술 수용자를 넘어 기

술 확산 주체로의 전환 여부를 판단하는 지표로서, 내부 활용 수준과 외부 기여를 통한 

생태계 영향력 확보 수준을 입체적으로 측정한다.

분석 결과, 국내 기업의 오픈소스 역량은 ‘사용’과 ‘기여’ 사이의 극심한 불균형을 

보이고 있다. 오픈소스 활용 수준은 평균 51.88점으로 나타났다. 전체의 73.9%가 부서 단

위(42.9%) 또는 전사적 활용(31.0%) 단계에 진입했으나, 핵심 서비스 개발에 전면 도입한 

비중은 2.7%에 그쳐 활용의 깊이는 아직 얕은 것으로 확인되었다. 이는 국내 기업들이 

OSS를 생산성 제고 도구로 활발히 소비하면서도 보안 및 IP 리스크 관리 부담으로 인해 

대외 기여에는 보수적인 태도를 취하고 있다는 것을 알 수 있다.

업종별로는 SW/서비스 업종은 활용도(58.17점)가 가장 높고 이를 제품화에 적극 내재화

하고 있으나, 제도화된 적극 참여 지원(3.3%)은 여전히 미흡한 수준이다. 자동차 및 부품 

제조 업종은 안전 및 보안 규제 이슈로 인해 미활용 및 테스트 목적의 비중(약 30.7%)이 

높고, 커뮤니티 참여 의지 또한 가장 낮게 나타나 규제 산업 특유의 보수적 패턴이 뚜렷

하다. 규모별로는 10인 미만 영세기업은 활용과 참여 모두에서 구조적 취약성(각각 27.99

점, 17.12점)을 보이며 생태계 외곽에 머물러 있다. 반면, 100인 이상 중대형 기업은 일정 

규모 이상의 자원을 바탕으로 오픈소스 참여를 브랜딩 및 표준 영향력 확보 등 전략적 역

량으로 인식하기 시작하는 ‘전환점’에 도입해 있음이 확인되었다.

 

- 104 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 활용하지 

않음

② 일부 

테스트 목적 

활용

③ 부서 단위 

활용

④ 전사적 

활용

⑤ 오픈소스 

기반 핵심 

서비스 개발 

운영

평균

(100점)

전체

(367)

5.5

17.9

42.9

31.0

2.7

51.88

업종

자동차 부품제조

(171)

9.4

21.3

35.6

30.4

3.3

49.20

HW

(70)

1.5

19.4

48.3

28.2

2.6

52.74

SW/서비스

(62)

1.5

11.6

43.8

39.1

4.0

58.17

인프라

(64)

3.4

13.1

55.6

27.9

0.0

52.00

종사자 

규모

10인 미만

(68)

18.5

55.1

22.3

4.1

0.0

27.99

10~100인 미만

(47)

2.0

13.4

46.0

36.3

2.4

55.94

100~300인 미만

(72)

0.0

7.9

58.2

33.1

.8

56.69

300인 이상

(64)

4.7

6.8

42.5

40.2

5.7

58.85

<표 3-

63

> 오픈소스 활용 수준

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 참여 전면 

제한

② 참여 

권하지 않음

③ 보통

④ 참여 지원

⑤ 적극 참여 

지원

평균

(100점)

전체

(367)

24.0

33.9

24.1

14.2

3.8

35.00

업종

자동차 부품제조

(171)

23.8

42.3

19.3

10.7

4.0

32.22

HW

(70)

24.7

26.8

27.6

15.7

5.2

37.52

SW/서비스

(62)

19.5

30.4

30.3

16.5

3.3

38.42

인프라

(64)

28.0

22.8

27.1

19.9

2.2

36.39

종사자 

규모

10인 미만

(68)

51.6

36.0

5.4

6.3

0.7

17.12

10~100인 미만

(47)

30.8

20.4

22.4

24.1

2.4

36.74

100~300인 미만

(72)

0.0

7.9

58.2

33.1

0.8

56.69

300인 이상

(64)

4.7

6.8

42.5

40.2

5.7

58.85

<표 3-

64

> 오픈소스 기여도

다.

표준화 및 글로벌 확장

‘표준화 및 글로벌 확장성’은 기업의 기술과 서비스가 국제 표준과 정합되게 설계되

었는지, 이를 통해 글로벌 시장 진입 기반을 갖추었는지를 평가한다. AUTOSAR, ISO, 

UNECE 등 국제 표준 대응은 SDV 산업에서 요구되는 안전성과 상호운용성을 확보하기 위

한 필수 조건이자 글로벌 생태계 편입을 결정하는 핵심 기준이다.

- 105 -

분석 결과, 국제 표준 수용 수준은 평균 46.46점으로 ‘중간 이하’ 수준에 머물고 있

다. 실질 적용 단계(일부 및 전면 적용)에 진입한 기업은 27.6%에 불과한 반면, 적용하지 

않은 기업은 39.1%에 달해 10곳 중 4곳은 여전히 표준 정렬이 미비한 상태다. 특히 전면 

적용 비중(4.2%)이 매우 낮다는 점은 표준이 기업의 운영 규율이나 프로세스로 내재화되

지 못하고 있음을 의미하며, 이는 향후 글로벌 공급망 확장 시 심각한 구조적 병목으로 

작용할 가능성이 크다.

업종별로는 표준 대응이 가장 시급한 자동차 및 부품 제조 업종이 오히려 최하위 수준

(44.27점)을 기록하였다. 이는 표준 대응 역량이 대형 OEM이나 일부 Tier1 업체에만 집중

되어 있고, 생태계 하부 조직으로는 확산되지 못한 ‘기술 격차’를 보인다.

규모별로는 10인 미만 기업이 인증 비용 등 ‘고정비 장벽’으로 인해 오픈소스 미적용 

비중 81.0%를 기록한 반면, 10~100인 미만 구간(58.60점)은 표준을 사업 요건으로 적극 수

용한 ‘전환 임계 구간’으로 나타났다.

생태계 혁신역량 분석 결과, 국내 기업은 국제 표준 수용, 오픈소스 활용, 산학연 협력

에서 각각 부분적 진전을 보이고 있으나, 이들이 오픈소스 거버넌스와 전략적 파트너십을 

매개로 글로벌 확장으로 전이되는 구조는 아직 취약한 것으로 나타난다. 향후 SDICI 생태

계 혁신역량의 핵심 과제는 개별 요소의 도입 확대가 아니라, 표준–오픈소스–협력 네트워

크를 연결하는 전이 구조를 구축하여 ‘국내 최적화’에서 ‘글로벌 확장’으로 이동하는 

것이다.

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

① 전혀 

적용하지 않음

② 적용하지 

않음

③ 보통

④ 일부 적용

⑤ 전면 적용

평균

(100점)

전체

(367)

6.8

32.3

33.3

23.4

4.2

46.46

업종

자동차 부품제조

(171)

9.6

37.5

24.2

23.3

5.3

44.27

HW

(70)

4.6

29.6

35.2

25.3

5.2

49.25

SW/서비스

(62)

2.4

30.3

40.3

22.8

4.2

49.03

인프라

(64)

6.1

23.2

48.4

22.3

0.0

46.75

종사자 

규모

10인 미만

(68)

24.1

56.9

17.6

1.4

0.0

24.07

10~100인 미만

(47)

0.6

13.4

37.5

48.1

0.4

58.60

100~300인 미만

(72)

0.0

35.8

44.4

19.8

0.0

45.99

300인 이상

(64)

6.7

33.1

31.6

16.2

12.4

48.61

<표 3-

65

> 국제 기술표준 적용 수준

- 106 -

제4절

인력 확보와 교육·훈련 관련 애로사항

1.

인력 채용시 애로사항

가.

SW·AI 인력 채용시 어려움

SDV 관련 기업들이 인력 채용 시 직면하는 최대 장애요인은 ‘기술·역량 미스매

치’(33.2%)와 ‘직무 역량을 갖춘 인재의 절대적 부족’(25.0%)으로 조사되었다. 이는 채

용의 어려움이 단순히 보상 체계나 근무 환경과 같은 외부적 조건보다는, 기업이 요구하

는 실무 역량 수준과 노동시장에 공급되는 인력의 기술 수준 간에 존재하는 구조적 괴리

에 기인함을 시사한다. 이어 ‘경력 요건 불일치’(16.8%)가 주요 요인으로 확인되었는데, 

이는 교육이 필요한 신입 인력보다는 현장에 즉시 투입 가능한 중·고급 숙련 인력에 대

한 수요가 압도적임을 방증한다.

업종별 분석 결과를 보면, 하드웨어(HW) 업종은 ‘기술·역량 미스매치’ 비중이 타 업

종 대비 가장 높게 나타나 고도의 복합 기술을 요구하는 분야의 인력 수급 난도가 매우 

높은 것으로 파악되었다. 인프라 업종의 경우 ‘인재 부족’과 ‘경력 요건 불일치’ 응

답이 상대적으로 높아, 운영 플랫폼과 현장 실무 역량을 동시에 겸비한 인재 확보에 난항

을 겪고 있다. 반면, 보상·임금 체계나 기업 인지도 등의 요인은 전 업종에서 상대적으로 

후순위에 머물러, 인력 확보의 본질적인 문제가 '역량의 적정성'에 있음을 보여준다.

기업 규모별로는 100인 미만 중소기업군에서 기술 미스매치와 절대적 인재 부족을 동시

에 심각하게 체감하고 있어, 소규모 기업의 채용 취약성이 뚜렷하게 확인되었다. 300인 이

상 대기업 역시 ‘인재 자체의 부족’을 최대 애로사항으로 지적하고 있어, 규모와 상관

없이 산업 전반이 고급 SW·AI 인재 확보를 위한 우수 인력 풀(Pool)의 한계에 봉착해 있

음을 알 수 있다.

SDV 기업들이 기술 미스매치와 인재 부족을 핵심 과제로 인식하는 근본적인 이유는 

SDV 전환 속도에 비해 인력 양성 및 재교육 체계의 고도화가 지연되고 있기 때문이다. 기

업의 수요는 실무 중심의 중·고급 인력에 집중되어 있으나, 현재의 노동시장은 이러한 

고난도 기술 수요를 충족하지 못해 수요-공급 간의 질적 괴리가 심화되고 있다.

결과적으로 직무 역량 기준의 미정립과 외부 채용에만 의존하는 인력 확보 전략은 채용 

미스매치를 구조적으로 심화시키는 요인이 되고 있다. 따라서 향후 정책적 지원은 단순한 

채용 연계를 넘어, 기업 직무에 특화된 정밀한 역량 정의와 더불어 기존 인력을 SDV 전문 

- 107 -

인력으로 전환 교육하는 '업스킬링(Up-skilling)' 및 '리스킬링(Re-skilling)' 체계 강화에 초

점을 맞추어야 한다.

<그림 3-

3

> SW·AI 인재 채용시 애로사항

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

기술・역량 

미스매치 

인재 자체 

부족

경력 요구 

불일치

보상・임금 

경쟁력 부족  

기업 인지도 

부족

근무 환경 

제약

내부 역량 

부족

전체

33.2

25.0

16.8

9.5

9.2

5.9

0.5

업종

자동차 부품제조

34.4

22.9

15.3

6.9

12.3

7.5

0.7

HW

43.1

16.7

13.8

15.3

6.3

4.7

0.0

SW/서비스

26.8

28.3

14.5

13.6

9.6

6.2

0.9

인프라

25.4

36.2

26.3

6.0

3.7

2.5

0.0

종사자 

규모

10인 미만

34.4

9.2

11.4

18.4

15.7

11.0

0.0

10~100인 미만

46.4

28.7

11.7

10.4

2.8

0.0

0.0

100~300인 미만

29.7

9.3

30.5

8.5

10.4

10.0

1.5

300인 이상

23.0

40.0

16.1

4.3

10.4

5.7

0.5

<표 3-

66

> SW/AI 인재를 채용할 때 겪는 어려움

나.

선호하는 전공

SDV 관련 신규 인력 채용 시 기업이 가장 선호하는 전공 분야는 ‘전산·컴퓨터·SW 

계열’(61.4%)로 조사되었다. 이는 SDV로의 패러다임 전환에 따라 소프트웨어 개발 및 알

고리즘 구현 역량이 기업의 핵심 인적 자원 기반으로 확고히 인식되고 있음을 보여준다. 

이어 ‘기계·자동차공학’(17.7%)과 ‘전기·전자공학’(14.1%) 전공이 뒤를 이었으며, 

- 108 -

이는 하드웨어와 소프트웨어의 통합이 필수적인 산업 특성상 전통적인 공학 전공 역량 

또한 여전히 중요한 보완적 역할을 수행하고 있음을 시사한다.

전공 선호도는 업종이나 기업 규모에 관계없이 SW 계열이 압도적인 비중을 차지하는 

공통적인 양상을 보였다. 다만, 제조 기반이 강한 일부 업종이나 특정 규모의 기업군에

서는 물리적 제어와 시스템 설계를 담당하는 기계 및 전자공학 계열에 대한 선호가 상대

적으로 확장되는 경향이 확인되었다. 반면, 데이터 과학·통계·수학 및 경영·경제 계

열 전공에 대한 선호도는 아직 낮은 수준에 머물러 있어, 현재 SDV 인력 채용이 초기 

단계의 기술 구현 및 아키텍처 구축 중심에 집중되어 있음을 방증한다.

조사 결과는 현재 SDV 산업이 '차량의 SW화'라는 기술적 과제 해결에 집중하고 있음

을 반영한다. 그러나 향후 SDV 생태계가 단순 개발을 넘어 데이터 기반 서비스, 모빌리

티 운영, 비즈니스 모델 혁신 단계로 고도화됨에 따라 전공 수요 구조에도 근본적인 변

화가 예상된다. 따라서 향후에는 SW 개발 역량뿐만 아니라 데이터 분석 및 서비스 기획 

능력을 겸비한 융합형 인재 양성이 필요하며, 기업의 채용 전략 또한 비즈니스 영역의 

확장에 발맞추어 전공 분야를 다변화하는 방향으로 전개될 필요가 있다.

<그림 3-

4

> 인력 채용시 선호하는 전공

다.

인력 채용 방식

SDV 기업의 SW·AI 인적 자원에 대한 역량 평가는 여전히 학력과 경력 중심의 전통적 

기준에 크게 의존하고 있는 것으로 조사되었다. 분석 결과, 학력 및 경력 중심의 평가 비

중이 과반수(50.5%)를 상회하고 있으며, 직무별 특성이나 실무 성과에 기반한 체계적 평가 

모델의 활용은 미비한 실정이다. 이는 SDV 전환 과정에서 필수적으로 요구되는 실무 중심

- 109 -

의 융합형 역량을 검증할 수 있는 평가 체계가 산업 전반에 정착되지 못했음을 시사한다.

업종별로는 자동차·부품 제조업과 SW/서비스업에서 학력·경력 중심의 평가 경향이 

두드러졌다. 반면, 하드웨어(HW) 및 인프라 업종에서는 특정 직무에 한해 시험 및 과제 

중심의 실무 평가를 병행하는 양상이 상대적으로 강하게 관찰되었다. 그러나 전사 차원의 

표준화된 스킬 검증 체계를 구축하여 운영 중인 기업은 업종에 관계없이 극히 제한적인 

수준에 머물러 있다.

기업 규모 측면에서는 100인 미만 소규모 기업일수록 학력·경력에 의존하는 경향이 고

착화되어 있으며, 이는 중소기업의 열악한 인사 관리 인프라로 인해 정밀한 역량 검증 도

구 도입이 사실상 어렵기 때문으로 판단된다. 중견 및 대기업의 경우 일부 직무를 중심으

로 실무·성과 기반의 평가를 시도하는 사례가 점진적으로 증가하고 있으나, 이를 전사적 

평가 표준으로 확산시킨 사례는 여전히 소수에 불과하다.

평가 체계 전환을 위한 정책적 제언 종합하면, SDV 산업의 인력 역량 평가는 여전히 형

식적인 학력·경력 중심 방식에 머물러 있어, 변화하는 기술 패러다임에 부합하는 실무·

운영·융합 역량을 정밀하게 측정하지 못하고 있다. 따라서 향후 인력 양성 정책은 단순

히 인원 공급에 치중하기보다, 직무별 핵심 스킬을 정밀하게 측정하는 '직무 스킬 기반 평

가 체계'의 확산에 집중해야 한다. 특히 자체적인 평가 도구 개발이 어려운 중소기업을 위

해 공공 차원에서 활용 가능한 'SDV 표준 역량 평가 모델 및 도구'를 개발·보급하는 것

이 인적 자원 관리의 선진화를 위한 핵심 정책 과제로 판단된다.

<그림 3-

5

> SW·AI 인력 채용 방식

- 110 -

[Base : 전체 응답 기업, n=367 / 단위 : %, 점]

구분

사례수

학력・경력 

중심으로만 

채용한다

일부 직무에서만 

시험적으로 스킬 

평가를 적용한다

주요 직무에서 스킬 

평가를 활용한다

회사 전반적으로 

스킬 검증을 채용 

표준 절차로 

운영한다

전체

(367)

50.5

35.2

12.3

2.0

업종

자동차 부품제조

(171)

57.0

25.1

14.6

3.3

HW

(70)

30.1

52.7

17.1

0.0

SW/서비스

(62)

52.8

31.6

12.9

2.6

인프라

(64)

53.2

46.8

0.0

0.0

종사자 

규모

10인 미만

(68)

83.3

16.7

0.0

0.0

10~100인 미만

(106)

62.6

33.8

3.6

0.0

100~300인 미만

(72)

31.8

57.0

11.2

0.0

300인 이상

(120)

32.7

33.9

27.4

6.0

<표 3-

67

> SW·AI 인력 채용 방식

라.

SDV 분야 SW·AI 인재 채용 활성화를 위한 정부 지원 수요

SDV 기업이 인력난 해소를 위해 가장 시급하다고 인식하는 정부 지원 과제는 ‘임금 

및 보상 지원’(46.3%)으로 조사되었다. 이는 중소기업을 중심으로 대기업 및 글로벌 IT 

기업과의 보상 격차를 자체적으로 극복하기 어려운 산업 현장의 실태가 반영된 결과로 풀

이된다. 이어 ‘인턴십·현장 연계 프로그램 지원’(18.6%)과 ‘채용 인센티브 지

원’(14.4%)이 주요 과제로 꼽혔는데, 이는 기업들이 실무에 즉시 투입 가능한 인력 파이

프라인 확보와 채용 과정에서의 직접적인 비용 완화를 강력히 요구하고 있음을 시사한다.

업종별 분석 결과, 인프라 및 HW 업종은 임금·보상 지원과 채용 인센티브에 대한 의

존도가 타 업종 대비 높게 나타났다. SW/서비스 업종은 인턴십·현장 연계와 채용 인센티

브를 병행 지원하는 방식을 선호하는 경향을 보였으며, 자동차 부품 제조 업종 역시 보상 

지원을 최우선시하면서도 현장 연계형 프로그램에 유의미한 수요를 보였다.

기업 규모별로는 100인 미만 중소기업에서 ‘임금·보상 지원’(55.0%)과 ‘채용 인센티

브’(22.2%)에 대한 요구가 압도적으로 나타나 채용 경쟁력 약화에 따른 구조적 취약성이 

확인되었다. 반면, 300인 이상 대기업은 직접적인 비용 지원보다는 인턴십·현장 연계, 직

무 기반(Skill-first) 교육, AI 인프라 활용 지원 등 중장기적인 인력 파이프라인 구축과 인

프라 활용 중심의 정책을 선호하는 것으로 파악되었다.

조사 결과에 따르면 전문대학·대학원 연계 교육이나 국제 인재 유치, AI 인프라(GPU·

데이터) 지원 등 중장기 구조 개선형 정책에 대한 수요는 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 

- 111 -

기업들이 당면한 인력 수급 불균형 문제에 대해 단기적이고 즉각적인 효과를 기대할 수 

있는 재정 지원 중심의 정책을 우선시하고 있음을 의미한다.

종합적으로 볼 때, SDV 산업의 인력 채용 문제 해결을 위해서는 기업의 성장 단계와 업

종별 특성을 고려한 ‘다층적 지원 전략’이 요구된다. 단기적으로는 임금 격차 해소와 

채용 비용 완화를 통해 실무 인력 유입을 촉진하고, 중기적으로는 인턴십 등 현장 중심 

파이프라인을 강화하며, 장기적으로는 직무 교육 고도화 및 인프라 구축을 통해 인력 수

급의 선순환 구조를 확립하는 단계적 정책 설계가 필요하다.

<그림 3-

6

> SW·AI 인재 채용 관련 정부 지원 사항

2.

교육·훈련 관련 애로사항

가.

교육·훈련 관련 애로사항

SDV 기업들이 SW·AI 역량 교육을 추진하는 과정에서 직면하는 최대 애로사항은 ‘외

부 전문 교육 프로그램의 부족’(27.1%)으로 조사되었다. 이는 개별 기업이 자체적으로 교

육 체계를 설계 및 운영하기에는 실무적 한계가 존재함에도 불구하고, 산업계의 특수한 

직무 요구사항을 충족할 수 있는 외부 교육 콘텐츠의 공급이 원활하지 못함을 시사한다.

이어 ‘교육 비용 부담’(19.3%)과 ‘자체 교육 인프라 부족’(19.2%)이 주요 제약 요인

으로 확인되었다. 이는 교육의 필요성에 대한 높은 인식에도 불구하고, 이를 실제 실행에 

- 112 -

옮길 수 있는 재정적·조직적 기반이 취약함을 보여준다. 아울러 ‘교육 인력(강사) 전문

성 부족’(13.3%) 또한 유의미한 비중을 차지하여, SDV 특화 분야를 담당할 수 있는 전문 

강사 풀(Pool)이 매우 제한적이라는 점이 확인되었다.

업종별로 분석하면, HW 업종은 ‘외부 교육 프로그램 부족’(49.0%)이 압도적으로 높게 

나타나 고난도 융복합 기술 분야의 맞춤형 콘텐츠 수급 문제가 심각한 것으로 파악되었

다. 인프라 업종은 ‘자체 인프라 부족’(31.6%)과 ‘비용 부담’(17.2%)을 주요 장애물로 

꼽아 현장 중심의 산업적 특성이 교육 여건에 반영된 것으로 보인다.

기업 규모별로는 100인 미만 중소기업의 경우 ‘자체 교육 인프라 부족’(40.7%)이 가장 

큰 병목 구간으로 나타나 규모의 경제를 달성하지 못한 중소기업의 구조적 한계가 뚜렷하

였다. 100~300인 미만 중견기업은 ‘외부 프로그램 부족’과 ‘강사 전문성 부족’을 동

시에 제기하여, 교육 체계를 확장하는 단계에서의 질적 공급 부족 문제를 겪고 있는 것으

로 분석되었다. 반면, 300인 이상 대기업은 인프라보다는 ‘교육 비용 부담’과 ‘재직자 

참여 시간 확보’를 주요 과제로 인식하여 조직 운영의 효율성 관점에서 접근하는 양상을 

보였다. 

<그림 3-

7

> SDV SW/AI 역량 교육과 관련한 애로사항

따라서 SDV 역량 교육의 핵심 제약은 재직자의 학습 의지보다는 전문화된 교육 프로그

램과 인프라, 강사 공급의 절대적 부족 및 그로 인한 비용 부담에 기인한다. 이러한 구조

적 한계는 개별 기업, 특히 중소기업의 자구적 노력만으로는 해결하기 어려우며 시장 기

능만으로 해소하기에 한계가 있다.

- 113 -

정부의 정책적 지원은 단순한 기업 단위 보조를 넘어, 공공 차원의 'SDV 교육 생태계 

구축'을 강화할 필요가 있다. 이를 위해 첫째, SDV 핵심 직무를 타겟팅한 전문 교육 프로

그램을 대폭 확충하고, 둘째, 중소기업이 공동 활용 가능한 실습 장비 및 시뮬레이터 기반

의 교육 인프라를 조성하며, 셋째, 산업 실무 역량을 갖춘 전문 강사 양성과 표준 콘텐츠 

개발이 선행되어야 한다. 아울러 교육비 보조 및 바우처 제도 등 재정적 지원책을 병행함

으로써 기업의 지속적인 인적 자원 투자를 유도할 필요가 있다.

나.

선호하는 교육·훈련 프로그램

SDV 관련 기업들이 SW·AI 역량 강화를 위해 가장 시급하다고 인식하는 교육 항목은 

‘자율주행 AI’(47.0%), ‘차량 사이버 보안·기능 안전’(45.5%), ‘차량 서비스 

AI’(33.4%), ‘데이터 분석·AI 모델링 기초’(32.5%) 순으로 나타났다. 이는 SDV 전환의 

본질이 차량의 지능화 구현과 더불어, 이를 뒷받침하는 안전·보안 체계의 확립 및 데이

터 기반의 기능 고도화에 있음을 시사한다.

이어 디지털 트윈 및 시뮬레이션 기반 검증, 예지정비(PHM), 클라우드·플랫폼 연동, 차

량 품질 관리 등이 주요 교육 영역으로 제시되었다. 이는 SDV의 가치 사슬이 단순 개발 

단계를 넘어 검증, 운영, 서비스 단계로까지 광범위하게 확장되고 있음을 보여준다. 반면, 

국제 표준 및 오픈소스 활용, MaaS(Mobility as a Service), 차량 SW 서비스 기획 등은 상

대적으로 후순위로 조사되어, 현재 기업들은 미래 서비스 모델 구상보다는 당면한 핵심 

기술 역량 확보를 최우선 과제로 인식하고 있는 것으로 판단된다.

업종별 분석 결과를 살펴보면, 산업 내 역할에 따라 차별화된 교육 수요가 확인되었다. 

자동차 및 부품 제조 및 하드웨어(HW) 업종에서는 자율주행 AI, 기능 안전, 디지털 트윈 

기반 검증에 대한 수요가 높게 나타난 반면, SW/서비스 업종은 서비스 AI, 데이터 분석, 

클라우드·플랫폼 연동, MLOps 등 운영과 확장성에 중점을 둔 교육을 선호하는 경향이 

두드러졌다. 인프라 업종의 경우 클라우드 플랫폼과 데이터 분석, 운영 관리 영역의 중요

성을 상대적으로 높게 평가하였다.

기업 규모에 따른 분석에서는 SDV 전환의 성숙도에 따른 단계적 수요 변화가 관찰되었

다. 100인 미만 소규모 기업은 자율주행 및 서비스 AI, 디지털 트윈 등 핵심 기술 확보에 

집중하는 양상을 보였다. 이에 반해 100인 이상 300인 미만의 중견 규모 기업은 데이터 

분석, MLOps, OTA, CI/CD 등 전환 확산 단계에서 요구되는 운영 및 고도화 역량에 높은 

관심을 나타냈다. 300인 이상의 대규모 기업은 특정 분야에 치우치지 않는 균형 잡힌 수

요를 보였으며, 교육의 범위 또한 플랫폼 관리, 운영 효율화, 표준화 역량까지 폭넓게 확

- 114 -

장되는 양상을 띠었다.

본 조사 결과는 SDV 전환의 기술적 특성과 산업 구조, 그리고 기업의 성장 단계가 복합

적으로 작용하고 있음을 보여준다. 차량이 지능형 소프트웨어 시스템으로 진화함에 따라 

AI 및 보안 관련 핵심 역량이 최우선시되고 있으며, SDV가 개발 단계를 넘어 실차 적용과 

운영 단계가 본격화되면서 디지털 트윈·검증, 예지정비, OTA·MLOps 등 검증과 운영 중

심의 수요 또한 확대되고 있다.

결론적으로 SDV 산업의 역량 강화 교육은 '개발' 중심에서 '검증' 및 '운영·서비스' 단

계로 점진적으로 이동하고 있다. 따라서 향후 관련 교육 정책 및 훈련 프로그램은 이러한 

산업 전환의 단계적 특성을 고려하여, 업종별 역할과 기업 규모별 성숙도에 최적화된 맞

춤형 지원 체계로 설계될 필요가 있다.

<그림 3-

8

> SW/AI 역량 강화를 위해 필요한 교육·훈련 내용(복수응답)

- 115 -

다.

교육훈련 관련 정부 지원 사항

SDV 관련 기업들이 정부 지원 시 가장 효과적이라고 인식하는 교육·훈련 방식은 ‘단

기 집중 과정(부트캠프형)’으로, 1·2순위 합산 응답률이 67.7%에 달하는 것으로 조사되

었다. 이어 ‘기업 현장 맞춤형 훈련(On-the-job Training)’과 ‘온라인·모듈형 교육’이 

유사한 비중으로 선호되었다. 이는 기업들이 장기간의 학위·정규 교육보다는, 단기간에 

실무에 즉시 적용 가능한 교육 방식을 가장 효과적인 정책 수단으로 인식하고 있음을 의

미한다.

업종별로는 자동차·부품 제조, HW, SW/서비스, 인프라 등 전 영역에서 단기 집중 과정

에 대한 선호가 공통적으로 높게 나타났다. 이는 SDV 전환 과정에서 발생하는 인력 병목 

현상을 ‘시간 대비 실무 역량 확보’를 통해 해결하려는 산업계의 긴박한 수요를 반영한

다. 특히 현장 중심의 인프라 업종은 현장 맞춤형 훈련(OJT)에 대해 상대적으로 높은 선

호도를 보여, 운영 효율성을 중시하는 산업 특성을 나타냈다.

기업 규모 측면에서는 100인 미만 소규모 기업일수록 단기 집중 과정과 현장 맞춤형 훈

련을 선호하는 경향이 뚜렷하였다. 이는 소규모 조직일수록 장기 교육에 인력을 이탈시키

기 어려운 인적 자원의 제약이 반영된 결과로 풀이된다. 반면, 100~300인 미만 중견기업은 

체계적 인력 양성을 위해 장기·전문 교육에 대해서도 유의미한 관심을 보였으며, 300인 

이상 대기업은 전반적으로 균형 잡힌 교육 방식을 선호하나 글로벌 협력 프로그램에 대한 

수요는 아직 초기 단계에 머물러 있는 것으로 확인되었다.

조사 결과를 종합하면, SDV 산업 활성화를 위한 정부의 우선적 교육 지원 방향은 ‘부

트캠프(단기 집중형)’, ‘현장 밀착형’, ‘유연한 모듈형’ 교육 체계로 요약될 수 있다. 

기업들은 현재 직면한 인력 부족과 기술 미스매치를 단기간에 완화할 수 있는 실효성 중

심의 수단을 요구하고 있다.

따라서 향후 인력 양성 정책은 공급자 중심의 장기 교육 접근법에서 탈피하여, 산업 현

장에서 즉시 활용 가능한 실무 중심 교육을 핵심으로 하되 필요에 따라 전문성을 심화하

는 단계적·보완적 설계가 필요하다. 특히 중소기업의 참여를 독려하기 위해 유연한 교육 

시간 구성과 현장 연계성을 극대화한 맞춤형 프로그램 확충이 정책적 핵심 과제로 대두된

다.

- 116 -

<그림 3-

9

> 교육훈련 관련 정부 지원 방식 

3.

AX 관련 애로사항 

가.

AI 전환 관련 애로사항

SDV 기업들이 AX(AI Transformation) 추진 과정에서 직면하는 최대 애로사항은 ‘인력 

부족’(45.9%)인 것으로 조사되었다. 이는 AI 및 소프트웨어 중심의 전환이 단순히 고도화

된 기술 도입의 문제를 넘어, 이를 설계하고 실질적으로 구현·운영할 수 있는 전문 인적 

자원의 확보 여부에 의해 성패가 결정됨을 시사한다. 이어 ‘기술·인프라 부족’(28.6%)

과 ‘투자·재원 부담’(17.8%)이 주요 제약 요인으로 지적되었다. 결과적으로 AX 전환은 

인력 수급 문제를 핵심으로 하며, 기술적 한계와 재정적 압박이 복합적으로 결합된 구조

적 난제임을 보여준다. 반면 규제·표준 부재나 생태계 협력 부족은 상대적으로 낮은 비

중을 차지하였다.

업종별 분석 결과, 자동차·부품 제조, HW, SW/서비스 등 대다수 업종에서 ‘인력 부

족’을 최대 애로사항으로 꼽아 AX 전환의 보편적 병목 구간임을 확인하였다. 특히 HW 

업종(51.6%)과 SW/서비스 업종(50.2%)에서 인력 부족 응답이 절반을 상회하였는데, 이는 

고난도 융복합 기술 역량이 요구되는 산업일수록 전문 인력 확보의 난도가 더욱 가파르게 

상승함을 의미한다. 반면, 인프라 업종의 경우 인력보다 ‘기술·인프라 부족’(40.9%)을 

가장 큰 장애물로 인식하고 있어, 서비스 구현을 위한 물리적·디지털 기반 시설 확충이 

AX 전환의 최우선 선결 과제인 것으로 분석되었다.

기업 규모에 따라 AX 전환을 가로막는 요인은 상이하게 나타났다. 10인 미만 영세 기업 

및 100~300인 미만 중견기업은 인력 부족을 가장 심각하게 체감하고 있어, 중소·중견 규

- 117 -

모에서의 AX 전문 인력 기반이 매우 취약함이 확인되었다. 반면, 10~100인 미만 규모의 

기업은 기술·인프라 부족을 최대 애로로 꼽았는데, 이는 전환 초기 단계에서 기술 도입 

체계 자체를 구축하는 데 어려움을 겪고 있음을 시사한다. 300인 이상 대기업 역시 인력 

부족과 투자 부담을 동시에 호소하고 있어, 조직 규모와 관계없이 고급 AI 인재 확보 경

쟁과 대규모 투자 비용에 대한 압박이 상존하고 있음을 보여준다.

종합적으로 볼 때, AX 전환의 핵심 과제는 인력 부족을 정점으로 기술·인프라 결여 및 

투자 재원 부담이 얽혀 있는 전사적 혁신 역량의 확보 문제로 요약된다. AX는 단발적인 

기술 채택이 아니라 인적 자본, 기술적 토대, 재무적 투자가 유기적으로 결합되어야 하는 

과정이다. 따라서 향후 정부의 정책 대응은 개별적인 기술 보조금 지원의 차원을 넘어, '

인력 양성 및 전환 교육'을 중심축으로 삼고 기술 인프라 확충과 투자 유인책을 연계하는 

통합적 지원 체계로 재편될 필요가 있다. 특히 업종별·규모별 특성에 맞춘 차별화된 지

원책을 통해 AX 전환의 구조적 병목을 해소하는 전략적 접근이 요구된다.

<그림 3-

10

> AX 전환 관련 애로사항

나.

AI 전환 정부 지원 사항

SDV 산업 현장에서 AX 전환을 위해 정부가 우선적으로 지원해야 할 정책 분야를 조사

한 결과, ‘R&D 및 핵심 기술 개발 지원’(35.7%)과 ‘AI·SW 인프라 구축 지원’(32.0%)

이 최상위 과제로 도출되었다. 이는 SDV 전환이 개별 기업의 파편화된 노력만으로는 임계

점을 넘기 어렵다는 인식을 반영한다. 특히 고성능 컴퓨팅(HPC), 차량-사물 간 통신(V2X), 

데이터 허브 등 대규모 자본과 기술력이 집약되는 공공 차원의 선행 투자가 필수적이라는 

산업계의 요구가 강력하게 투사된 결과로 해석된다.

- 118 -

이어서 ‘인력 양성 및 전환 지원’(22.5%)이 주요 정책 수요로 확인되어, AX 전환의 

실질적인 병목 지점이 여전히 전문 인력 부족과 역량 격차에 있음을 재확인하였다. 반면, 

제도·규제 개선(7.2%)이나 산업 생태계 강화(2.4%), 투자·세제 지원(0.2%)은 상대적으로 

낮은 비중을 보였다. 이는 기업들이 장기적인 제도 정비나 간접적인 세제 혜택보다는 기

술 확보, 인프라 활용, 인적 자원 공급 등 사업 운영에 직결되는 '직접적·실무적 지원'을 

더욱 시급한 현안으로 인식하고 있음을 시사한다.

업종별로 분석하면, 인프라 및 하드웨어(HW) 업종은 AI·SW 인프라 구축에 대한 수요

가 압도적이었으며, SW/서비스 업종은 기술 고도화를 위한 R&D 지원을 최우선으로 꼽았

다. 자동차·부품 제조 업종은 R&D, 인프라, 인력 양성 전반에 걸쳐 고른 수요를 보여 산

업 생태계 전반에 걸친 종합적 지원책 마련이 필요한 것으로 나타났다.

기업 규모별로는 10인 미만 소기업에서 인프라 구축 지원 수요(55.2%)가 가장 높게 나타

나, 자체 투자 여력이 미비한 소규모 기업일수록 공공 인프라에 대한 의존도가 높음을 방

증하였다. 300인 미만 중견·중소기업은 R&D 지원을 통한 기술 자립을 우선시한 반면, 

300인 이상 대기업은 상대적으로 인력 양성 및 규제 개선 등 운영 환경 선진화에 더 높은 

관심을 표명하였다.

종합적으로 SDV 산업의 AX 전환을 가속화하기 위한 정부의 지원 전략은 ① R&D 및 

핵심 기술 개발, ② 공공 AI·SW 인프라 확충, ③ 실무 중심의 인력 양성 및 전환이라는 

3대 핵심축을 중심으로 설계되어야 한다.

<그림 3-

11

> AX 전환 관련 정부 지원 사항

- 119 -

다.

AX 전환 가속화를 위한 지역 균형 지원 정책

AX 전환과 관련하여 기업들이 가장 시급하다고 인식하는 지역 균형 지원 정책은 ‘지

역별 AI 데이터·시뮬레이션 센터 구축’(40.8%)으로 조사되었다. 이는 AX 전환의 필수 

기반인 고성능 컴퓨팅 자원과 실증 환경을 개별 기업이 자체 구축하기에는 비용과 기술적 

장벽이 높다는 인식이 반영된 결과이다. 즉, 지역 거점 중심의 공공 인프라 확충이 AX 전

환의 가장 핵심적인 마중물 역할을 할 것으로 기대되고 있다.

이어 ‘지역 대학 연계형 맞춤형 인력 양성 프로그램’(27.7%)과 ‘지역 AI·SDV 특화 

클러스터 조성’(21.8%)이 주요 정책 과제로 제시되었다. 이는 AX 전환의 근본적인 병목

이 기술 도입 자체보다 숙련된 인력 확보와 산업 생태계 부재에 있으며, 지역 내에서 

‘교육-연구-산업’이 유기적으로 결합된 구조적 기반 마련이 중요하다는 점을 시사한다. 

반면, ‘R&D 지원금 및 세제 혜택’(9.2%)이나 ‘수도권-비수도권 공동 프로젝트’(0.5%)

에 대한 수요는 상대적으로 낮아, 단순 재정 지원보다는 물리적 인프라와 인적 자원 인프

라 구축이 선행되어야 함을 보여준다.

업종별 분석 결과, 대규모 설비와 실증 기반이 중요한 인프라 업종과 자동차·부품 제

조업에서는 ‘데이터·시뮬레이션 센터’ 구축에 대한 수요가 압도적이었다. HW 업종은 

전문 인력 수급난을 반영하듯 ‘지역 대학 연계 인력 양성’에 높은 선호를 보였으며, 

SW/서비스 업종은 협업 네트워크와 집적 효과를 극대화할 수 있는 ‘지역 특화 클러스터 

조성’을 주요 과제로 꼽았다.

기업 규모 측면에서는 300인 미만 중소·중견 기업군에서 지역 데이터 센터 및 특화 클

러스터에 대한 의존도가 매우 높게 나타났다. 이는 자본력이 부족한 기업일수록 공공이 

제공하는 인프라와 집적된 생태계의 수혜를 통해 AX 전환의 초기 위험을 분산시키고자 

하는 의도가 반영된 것으로 풀이된다. 반면, 300인 이상 대기업은 상대적으로 우수 인재를 

안정적으로 확보할 수 있는 대학 연계형 인력 양성과 R&D 지원 체계에 더 큰 비중을 두

는 경향을 보였다.

이러한 조사 결과를 종합하면, AX 전환을 위한 지역 균형 정책은 단발성 보조금 지급이

나 단순 프로젝트 분산 방식에서 탈피하여, 지역 단위의 ‘데이터·실증 인프라’를 핵심 

축으로 삼는 생태계 구축형 모델로 전환되어야 한다. 특히 지역 대학과 연계한 인력 양성 

체계와 산업 특화 클러스터를 결합함으로써 기술과 인재가 지역 내에서 선순환할 수 있는 

구조를 마련하는 것이 필수적이다.

 

- 120 -

<그림 3-

12

> AX 관련 정부의 지역 균형 지원 정책

라.

AX 전환 가속화를 위한 인력양성 정책

AX 전환 과정에서 기업들이 가장 시급하게 요구하는 정책적 지원은 ‘고급 연구인력 

양성’(46.7%)으로 조사되었다. 이는 현재 산업계가 직면한 인력난의 실체가 단순한 수치

적 부족을 넘어, AI·SW 기술을 독자적으로 설계하고 고도화하거나 비즈니스 모델로 확장

할 수 있는 고숙련 전문 인재의 부재에 있음을 시사한다. 즉, 양적 팽창보다는 질적 수준

을 담보할 수 있는 인재 양성 체계가 AX 전환의 핵심 동력임을 보여준다.

이어 ‘산업 맞춤형 교육과정 개발’(27.1%)에 대한 수요가 높게 나타났다. 이는 기존 

교육기관의 범용적인 커리큘럼에서 탈피하여, 산업 현장의 기술적 특수성과 실무 요구사

항을 즉각적으로 반영한 실질적 교육 체계가 필요함을 강조한다. 아울러 산학 공동훈련 

프로그램 확대(13.5%)와 재직자 업스킬링/리스킬링(8.2%)에 대한 수요는 신규 인력의 공급

뿐만 아니라 기존 인적 자원의 역량 전환이 병행되어야 함을 시사한다.

업종별 분석 결과, 고난도의 기술 설계와 구현이 필수적인 HW 업종과 인프라 업종에서

는 고급 연구인력 양성에 대한 수요가 타 업종 대비 압도적으로 높았다. 반면, 기술의 응

용과 서비스 최적화가 중요한 SW/서비스 업종은 산업 맞춤형 교육과정과 재직자 전환 교

육에 대해 상대적으로 높은 관심을 보였다. 자동차 및 부품 제조 업종의 경우, 원천 기술 

확보를 위한 고급 인력 양성과 현장 적용을 위한 맞춤형 교육 수요가 균형 있게 관찰되어 

제조 공정 전반의 지능화 의지를 반영하였다.

규모에 따라 인재 양성에 대한 접근 방식의 차이가 뚜렷하게 확인되었다. 100인 미만 

소규모 기업 및 300인 미만 중견기업은 외부로부터의 고숙련 인재 유입(고급 연구인력 양

- 121 -

성)에 대한 의존도가 매우 높게 나타났다. 반면, 300인 이상 대기업은 외부 채용과 더불어 

내부 인력의 ‘재직자 업스킬링/리스킬링’ 및 ‘산학 공동훈련’을 통한 인재 육성에도 

높은 가치를 부여하고 있었다. 한편, 해외 인재 유치나 글로벌 공동 교육에 대한 수요가 

전반적으로 낮게 나타난 점은, 현재 산업계가 글로벌 네트워크 확장보다는 국내 인재 기

반의 내실화와 기초 역량 강화를 더 시급한 과제로 인식하고 있음을 의미한다.

종합하면, AX 전환을 위한 인재 양성 정책은 ‘고급 연구인력 양성’을 최우선 과제로 

설정하되, 산업 현장성을 극대화한 맞춤형 교육과 재직자의 역량 전환을 단계적으로 결합

하는 다층적 구조로 설계되어야 한다. 특히 정책 설계 시, 중소·중견기업에는 고급 인재 

매칭과 실무 교육 개발을 지원하고, 대기업에는 산학 연계형 리스킬링 프로그램을 활성화

하는 등 기업 규모와 역량을 고려한 맞춤형 지원 체계를 구축하는 것이 AX 전환의 속도

와 질을 결정짓는 핵심적인 정책 수단이 될 것으로 판단된다.

<그림 3-

13

> AX 전환 관련 인력 양성 정책 

- 122 -

제4장

소프트웨어 중심 혁신역량 지수 분석 

제1절

분석 개요

1.

소프트웨어중심혁신역량지수 산출

본 지수는 서로 성격과 측정 단위가 상이한 다수의 지표를 하나의 일관된 지수로 통합

하기 위해, 표준화–가중치 부여–위계적 결합이라는 단계적 산출 절차를 따른다. 

가.

지표 표준화(Standardization)

SDICI는 서로 다른 단위와 분포 특성을 지닌 지표들을 통합하는 지수이므로, 가중치 적

용에 앞서 지표 표준화 절차를 필수적으로 수행하였다. 본 연구에서는 각 세부지표 값에

서 평균을 차감하고 표준편차로 나누는 Z-score 표준화 방식을 기본으로 적용하여, 지표 

간 단위 차이를 제거하고 기업 간 상대적 위치와 분산 구조를 유지함으로써 종합 점수의 

왜곡을 최소화하였다. 아울러, 극단값(outlier)의 영향을 완화하기 위해 사전 분포 점검을 

실시하고, 필요 시 보정 절차를 병행하였다. 한편, 지표의 측정 특성과 데이터 유형을 반

영하기 위해 보조적 표준화 원칙도 함께 적용하였다. 정성 지표는 Min–Max 표준화, 정량 

지표는 백분위수 표준화를 원칙으로 적용하여, 지표 간 이질성을 최소화하고 SDICI 종합지

수 및 성숙도·군집 분석에 활용할 수 있도록 설계하였다. 

나.

가중치 부여

SDICI의 가중치는 단일 방식이 아니라, 전문가 판단에 기반한 AHP 가중치와 실증 분석

에 기반한 회귀분석 가중치를 결합한 ‘혼합 가중치 방식’으로 산정하였다. 본 연구에서 

두 가중치 산정 방식을 결합한 이유는 각 방법이 상호 보완적인 장단점을 지니고 있기 때

문이다. AHP는 지표체계의 정책적·이론적 중요도를 충실히 반영할 수 있다는 강점을 가

지나, 전문가 판단에 의존한다는 한계를 내포하고 있다. 반면, 회귀분석은 실제 데이터에 

기반한 객관성을 제공하지만, 단기 성과로 가시화되지 않는 전략적·기반적 역량의 중요

도를 과소평가할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 두 가중치를 일정 비율로 결합함으로써, 

특정 방식에 대한 편향을 완화하고 가중치의 균형성과 신뢰성을 제고하고자 하였다.

AHP 가중치는 SDICI 지표체계가 지니는 정책적·이론적 중요도를 체계적으로 반영하기 

위해 전문가 쌍대비교를 통해 산출하였다. 이를 위해 본 연구에서는 산·학·연 전문가 

- 123 -

12명을 대상으로 SDICI 지표체계의 대분류–중분류–소분류 간 상대적 중요도를 평가하고, 

그 결과를 기반으로 각 지표의 AHP 가중치를 도출하였다. 가중치 산출 과정에서는 영역

(대분류)·지표항목(중분류)·세부지표(소분류)의 세가지 수준에 대해 쌍대비교(pairwise 

comparison) 설문을 실시하였다. 설문은 평가대상을 서로 짝지어 비교하면서 두 항목 중 

어느 항목이 더 중요한지를 판단하도록 설계되었으며, 중요도 수준은 1~7 척도로 응답하

도록 구성하였다.

회귀분석 기반 가중치는 각 지표가 기업 성과 변수에 미치는 영향을 계량적으로 추정함

으로써 산출하였다. 이를 위해 표준화된 회귀계수(β)를 추정하고, 계수의 크기와 통계적 

안정성을 고려하여 회귀 기반 가중치를 도출하였다. 이 과정은 개별 지표의 성과 설명력

을 반영함으로써, SDICI가 실제 기업 성과와 어떠한 연관성을 가지는지를 실증적으로 반영

하는 데 목적이 있다.

이렇게 도출된 두 가중치는 각각 레벨별로 정규화한 뒤, 선형 혼합 방식으로 결합하였

다. 본 연구에서는 정책적 정합성과 실증적 설명력을 균형 있게 반영하기 위해 α=0.5를 

기본안으로 설정하였으며, α=0.3과 α=0.7을 보조 시나리오로 적용하여 가중치 설정에 따

른 결과의 민감도를 분석하였다.

- 선형 혼합 방식 = 

α=0.5

SDICI는 위계형 지수이므로, 단순히 세부지표 전역 가중치를 합산하는 방식이 아니라 위

계(대분류×중분류×세부지표) 기반 결합 방식을 적용한다. 즉, 대분류 가중치, 해당 대분

류 내 중분류의 조건부 가중치, 중분류 내 세부지표의 조건부 가중치를 순차적으로 결합

하여 최종 세부지표 가중치를 산출한다. 이를 통해 상위 영역의 정책적 비중이 하위 지표

에 일관되게 반영되도록 하였다.

기업별 SDICI 최종 점수는 표준화된 세부지표 값에 위계 기반 결합가중치를 적용하여 

합산함으로써 산출한다. 이러한 위계 기반 산출 방식은 특정 세부지표에 대한 과도한 쏠

림을 방지하고, 영역 및 중분류 단위의 정책 프레임을 안정적으로 유지할 수 있다는 점에

서 정책 활용 측면에서 중요한 장점을 가진다.

산출된 SDICI 점수는 기업 간 비교, 성숙도 구간 설정, 군집분석, 정책 대상 식별 등에 

활용된다. 또한 대분류 및 중분류 점수를 함께 산출함으로써, 기업의 전체 혁신 수준뿐 아

니라 어느 영역에서 병목이 발생하는지를 구조적으로 진단할 수 있다. 이를 통해 SDICI는 

단순한 순위 지표를 넘어, 정책 패키지 설계와 단계별 전환 전략 수립에 활용 가능한 정

책 처방형 지수로 기능한다.

- 124 -

주1) 회귀분석 : 종속변수 총매출(구간), R2=0.819.

세부지표

AHP 가중치

회귀분석1) 가중치

소분류

중분류

대분류

소분류

중분류

대분류

1

1.1.  

　

　

1.1.1. SW 중심 전환 전략 수립 여부

0.041 

0.104 

　

　

0.127 

　

　

　

0.003 

0.044

0.050 

　

　

　

1.1.2. SW 중심 전환 전략 공유 및 추진

0.024 

0.011 

1.1.3. 최고경영진의 SW전략 참여도

0.040 

0.029 

1.2.  

1.2.1. SW·AI 전담 조직의 유무

0.022 

0.022 

0.006 

0.006 

2

2.1.  

　

　

2.1.1. SDV 연구개발(R&D) 투자 규모

0.039 

0.086 

　

　

0.336 

　

　

　

　

　

　

　

　

　

　

0.162 

0.351

0.488 

　

　

　

　

　

　

　

　

　

　

2.1.2. SW 연구개발(R&D) 투자 규모

0.031 

0.176 

2.1.3. SDV·SW 관련 특허 출원/등록 

0.016 

0.013 

　

2,2

　

.  

　

2.2.1. 디지털 신기술 활용 수준

0.017 

0.126 

　

　

　

0.046 

0.081

2.2.2. SW 내재화 수준

0.043 

0.018 

2.2.3. SW 개발 및 운영체제

0.033 

0.002 

2.2.4. 품질 안전성 확보

0.032 

0.014 

2.3　

　

2.3.1. AI 기능 적용 여부 

0.038 

0.084 

　

0.017 

0.027

2.3.2. 데이터 수집∙분석 활용

0.046 

0.009 

2.4.  

　

2.4.1. SW·AI 인프라 보유 

0.020 

0.041 

　

0.013 

0.030

2.4.2. 연동성/개방형 구조

0.020 

0.017 

3 

3.1.  

　

3.1.1. SW 전문인력 규모

0.040 

0.067 

　

0.298 

　

　

　

　

　

　

　

0.048 

0.070

0.342

　

　

　

　

　

　

　

3.1.2. AI 전문인력 규모

0.027 

0.022 

3.2.  

　

3.2.1. SW·AI 인력 학력수준

0.022 

0.095 

　

0.027 

0.101

3.2.2. SW·AI 인력 경력수준

0.073 

0.074 

　

3.3

　

3.3.1. 임직원의 SW·AI 교육·훈련 이수

0.027 

0.071 

　

0.014 

0.092

3.3.2. SW·AI 교육훈련 투자

0.044 

0.078 

3.4.  

　

3.4.1. 우수 인재 채용 역량

0.043 

0.065 

　

0.047 

0.078

3.4.2. 이직률 및 유지율

0.022 

0.031 

4.

4.1.  

　

4.1.1. HW→SW 전환(SW/데이터 기반 

서비스 제공 여부)

0.043 

0.069 

　

0.202 

　

　

　

　

　

0.009 

0.032

0.059 

　

　

　

　

　

4.1.2. 비즈니스 모델 전환

0.026 

0.023 

4.2.  

　

4.2.1. 데이터 기반 수익 모델 도입 여부

0.051 

0.080 

　

0.019 

0.025

4.2.3. 개방형 비즈니스 모델 역량

0.029 

0.006 

4.3.  

　

4.3.1. 고객 맞춤형 서비스 실현

0.022 

0.053 

　

0.001 

0.002

4.3.2. 고객 체감 가치 향상 여부

0.031 

0.001 

5

5.1.  

5.1.1. 파트너십 구축 여부

0.022 

0.022 

0.037 

　

　

　

0.019 

0.019 

0.061 

　

　

　

　

5.2

5.2.1. 오픈소스 활용 능력

0.004 

0.007 

　

0.005 

0.025

5.2.2. 오픈소스 생태계 참여도

0.003 

0.020 

5.3　

5.3.1. 글로벌 기술표준 수용 여부

0.009 

0.009 

0.017 

0.017 

<표 4-

1

> SDICI 지표(대-중-소)의 가중치

- 125 -

세부지표

AHP + 회귀분석 혼합가중치

소분류

중분류

대분류

1

1.1.  

　

　

1.1.1. SW 중심 전환 전략 수립 여부

0.022 

0.074

0.088

1.1.2. SW 중심 전환 전략 공유 및 추진

0.018 

1.1.3. 최고경영진의 SW전략 참여도

0.034 

1.2.  

1.2.1. SW·AI 전담 조직의 유무

0.014 

0.014

2

2.1.  

　

　

2.1.1. SDV 연구개발(R&D) 투자 규모

0.101 

0.219 

0.412 

2.1.2. SW 연구개발(R&D) 투자 규모

0.103 

2.1.3. SDV·SW 관련 특허 출원/등록 

0.015 

　

2,2

　

.  

　

2.2.1. 디지털 신기술 활용 수준

0.032 

0.103 

2.2.2. SW 내재화 수준

0.031 

2.2.3. SW 개발 및 운영체제

0.018 

2.2.4. 품질 안전성 확보

0.023 

2.3　

　

2.3.1. AI 기능 적용 여부 

0.027 

0.055 

2.3.2. 데이터 수집∙분석 활용

0.028 

2.4.  

　

2.4.1. SW·AI 인프라 보유 

0.017 

0.035 

2.4.2. 연동성/개방형 구조

0.018 

3 

3.1.  

　

3.1.1. SW 전문인력 규모

0.044 

0.068 

0.320

3.1.2. AI 전문인력 규모

0.024 

3.2.  

　

3.2.1. SW·AI 인력 학력수준

0.025 

0.098 

3.2.2. SW·AI 인력 경력수준

0.073 

　

3.3

　

3.3.1. 임직원의 SW·AI 교육·훈련 이수

0.020 

0.082 

3.3.2. SW·AI 교육훈련 투자

0.061 

3.4.  

　

3.4.1. 우수 인재 채용 역량

0.045 

0.072 

3.4.2. 이직률 및 유지율

0.027 

4.

4.1.  

　

4.1.1. HW→SW 전환(SW/데이터 기반 서비스 제공여부)

0.026 

0.050 

0.130 

4.1.2. 비즈니스 모델 전환

0.024 

4.2.  

　

4.2.1. 데이터 기반 수익 모델 도입 여부

0.035 

0.052 

4.2.3. 개방형 비즈니스 모델 역량

0.017 

4.3.  

　

4.3.1. 고객 맞춤형 서비스 실현

0.011 

0.028 

4.3.2. 고객 체감 가치 향상 여부

0.016 

5

5.1.  

5.1.1. 파트너십 구축 여부

0.020 

0.020 

0.049 

　

5.2

5.2.1. 오픈소스 활용 능력

0.004 

0.016 

5.2.2. 오픈소스 생태계 참여도

0.012 

5.3　

5.3.1. 글로벌 기술표준 수용 여부

0.013 

0.013 

<표 4-

2

> SDICI 지표의 혼합 가중치

- 126 -

제2절

분석 방법

1.

기업 간 비교

SDICI 산출 결과는 기업의 소프트웨어 중심 혁신 역량을 단일 점수로 제시하는 데 그치

지 않고, 기업 간 특성과 전환 구조를 입체적으로 비교·진단하는 데 활용될 수 있다. 이

를 위해 SDICI는 종합점수, 영역(대분류) 점수, 중분류 점수를 단계적으로 활용하는 다층적 

비교 체계를 전제로 한다.

먼저 종합점수 비교는 기업이 전체 표본 내에서 어느 수준의 소프트웨어 중심 혁신 단

계에 위치하는지를 직관적으로 파악할 수 있게 해주며, 성숙도 구간 설정이나 정책 지원 

대상의 1차 선별 기준으로 유용하다. 이를 통해 기업을 상위·중위·하위 집단으로 구분

하고, 전환 수준에 따른 단계별 정책 접근이 가능해진다. 다만 종합점수는 기업의 세부적

인 강점과 취약 요인을 설명하는 데에는 한계가 있으므로, 구조적 비교가 병행될 필요가 

있다.

영역(대분류)별 비교는 전략과 거버넌스, 기술, 인적, 비즈니스 혁신, 생태계 역량 등 혁

신 역량의 구성적 균형을 진단하는 데 목적이 있다. 동일한 종합점수를 가진 기업이라 하

더라도, 어떤 기업은 기술 역량이 강하고 인적 기반이 취약할 수 있으며, 다른 기업은 전

략과 조직 정렬은 확보되어 있으나 실행 역량이 부족할 수 있다. 영역별 비교는 이러한 

전환 구조의 차이를 명확히 드러내어, 기업별 병목이 어느 영역에 존재하는지를 식별하고 

영역 특화형 정책 처방을 가능하게 한다.

중분류 비교는 SDICI 결과를 정책 설계로 직접 연결하는 핵심 단계로서, 보다 정밀한 기

업 특성 진단을 가능하게 한다. 중분류 지표는 기술혁신 투자, AI·데이터 역량, SW·AI 

인력 확보, 서비스 전환 역량 등 구체적인 정책 개입 단위로 구성되어 있어, 기업 간 비교

뿐 아니라 개별 기업의 내부 역량 구조를 진단하는 데에도 활용할 수 있다. 특히 위계 기

반 결합가중치를 적용한 SDICI에서는 중분류 점수가 정책적 중요도를 반영하므로, 중분류 

비교 결과는 지원 수단과 예산, KPI를 연계한 맞춤형 정책 패키지 설계의 근거로 활용될 

수 있다.

- 127 -

2.

SDICI 성숙도 분석

가.

성숙도 분석의 목적

SDICI 성숙도 분석은 기업의 소프트웨어 중심 혁신역량을 종합점수 기준으로 성숙 단계

로 구간화하고, 단계별로 5대 영역 및 중분류 지표를 프로파일링함으로써 정책대상 식별

과 맞춤형 처방의 근거를 마련하는 데 목적이 있다. 

이를 통해 지원 필요도가 높은 집단을 객관적으로 정의하고, 단계별 강점·취약점·병

목을 도출하여 지원수단을 차등 설계할 수 있으며, ‘단계 이동’과 ‘병목지표 개선’을 

KPI로 설정해 사업 성과관리와 사후평가 체계를 구축할 수 있다. 또한 단계 간 차이를 통

계적으로 검증하고 업종·규모별 분포 이질성을 함께 점검함으로써, 정책대상 선정의 타

당성·설명력·수용성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 

나.

성숙도 분석 절차

본 연구의 SDICI 성숙도 분석은 지표 산출에서 정책 설계로의 전환까지를 하나의 연속

된 절차로 구성한다.  

먼저 성숙도 구간을 설정하기에 앞서, 종합점수 분포에 대한 사전 진단을 수행한다. 기

술통계와 함께 업종별·기업 규모별로 분포 양상이 이질적인지도 함께 검토하여, 단일 기

준이 특정 집단에 불리하게 작동하지 않는지 점검한다. 이러한 분포 진단 결과를 토대로 

성숙도 구간의 수와 컷오프 방식의 방향성을 설정한다.

구체적인 성숙도 구간 설정은 분석 목적에 따라 차별화된 방법을 적용한다. 표본 간 균

형과 단계 간 비교 용이성이 중요할 경우에는 분위수 기반 구간(예: 20/40/60/80 분위)을 

적용하고, 점수 분포상 자연스러운 경계가 존재할 경우에는 종합점수 단일변수를 활용한 

K-means 군집화를 통해 컷오프 후보를 도출한다. 이러한 과정을 통해 성숙도 단계 정의

의 자의성을 최소화하고, 단계 간 구분의 타당성을 강화한다.

성숙도 구간이 확정되면, 단계별 특성 분석을 수행한다. 각 성숙도 단계에 속한 기업들

의 5대 영역 및 중분류 지표의 평균값과 달성률을 산출하여, 단계별로 두드러지는 강점과 

취약 영역을 구조적으로 도출한다. 동시에 업종, 기업 규모, 기업 유형과의 교차 분석을 

통해 각 단계가 어떤 기업 집단으로 구성되어 있는지를 명확히 하여 정책 대상의 성격을 

구체화한다. 이 과정에서 단계 간 지표 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 일원분산분석

과 사후검정을 통해 확인하고, 성숙도 단계가 상승함에 따라 지표가 일관되게 개선되는지

- 128 -

를 선형 추세 검정을 통해 점검한다. 또한 유의성뿐 아니라 효과크기를 함께 제시함으로

써, 통계적으로는 유의하지만 정책적으로는 영향이 미미한 차이와 실제 정책 개입이 필요

한 중요한 차이를 구분한다.

다음 단계에서는 병목 진단을 통해 우선과제를 도출한다. 각 성숙도 단계 내에서 중분

류 지표별 취약도(점수 수준)와 파급도(지표 중요도, 가중치 또는 성과 변수와의 연관성)를 

결합하여 우선순위를 정량화함으로써, 동일한 성숙도 단계에 속한 기업이라 하더라도 무

엇을 먼저 개선해야 하는지를 일관된 기준으로 제시한다. 이를 통해 단계별 병목 지표 

Top3 등과 같은 명확한 정책 과제를 도출할 수 있다.

마지막으로 성숙도 분석 결과를 정책 설계로 전환한다. 성숙도 단계는 기반구축–도입·

확산–실행 정렬–고도화–선도·확산 등과 같은 지원 트랙을 구분하는 기준으로 활용하고, 

단계별로 도출된 취약 중분류 지표는 인력, 프로세스, 플랫폼, 거버넌스, 협업 등 세부 지

원 모듈로 매핑한다. 이 과정에서 지원 대상은 ‘해당 성숙도 단계에 속하면서 특정 병목 

지표를 보유한 기업’으로 정의하고, 선정 기준은 성숙도 컷오프와 병목 지표의 임계치를 

결합하여 설정한다. 지원 항목은 단계·병목별 패키지 형태로 구성하며, KPI는 종합점수 

상승과 병목 지표 개선 지표를 병행하여 설정한다.

이와 같이 구성된 SDICI 성숙도 분석 절차는 단순한 현황 진단을 넘어, 정책 대상 식별, 

지원 수단 설계, 사업 집행 및 성과 관리까지를 일관되게 연결하는 정책 인프라로서의 기

능을 수행한다.

<그림 4-

1

> SDICI 성숙도 분석 절차

- 129 -

3.

군집분석

가.

군집분석의 목적

본 연구는 기업의 SW중심혁신역량(SDICI)을 다차원적으로 측정한 후, 유사한 특성을 가

진 기업들을 유형화(군집화)하여 각 유형에 적합한 정책수단을 설계·연계하는 것을 목적

으로 한다. SW중심혁신역량은 전략과 거버넌스, 기술역량, 인적역량, 비즈니스 혁신역량, 

생태계 혁신 역량 등 여러 요소가 동시에 작동하는 복합 체계이며, 동일한 정책수단이 모

든 기업에 동일한 성과를 보장하기 어렵다. 따라서 정책의 효율성과 표적성을 높이기 위

해서는, 기업을 업종이나 기업규모와 같이 단일 기준으로 단순 분류하기보다 역량의 실제 

구성과 수준에 근거한 유형화가 필요하다.

나.

분석 설계 및 절차  

분석 자료는 SDICI 관련 설문·측정값 n=367이며, 각 관측치는 5대 영역 및 16개 세부지

표의 달성률을 포함한다. 구체적인 분석 절차를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 군집분석 결

과에 따라 표본을 4개 군집으로 분류하였다. 둘째, 군집별 평균 달성률을 대분류(5대 영

역) 및 중분류(16개 지표) 수준에서 산출하여 프로파일링하였다. 셋째, 군집 간 평균 차이

를 확인하기 위해 일원분산분석(ANOVA)을 수행하고, 사후검정으로 Tukey HSD를 적용하

였다. 넷째, 유의확률(p-value) 중심 해석의 한계를 보완하기 위해, 군집 구분에서 지표별 

설명력을 나타내는 Partial η²(부분 에타제곱)을 산출하여 핵심 분리 지표를 식별하였다.

다만, 군집은 지표 차이를 최대화하도록 구성되는 특성이 있으므로, ANOVA의 p-value

는 엄밀한 의미의 인과 추론·모집단 일반화 근거라기보다 군집 프로파일의 ‘차이 존

재’ 확인에 가깝다. 따라서 본 연구는 p-value 자체보다 효과크기(Partial η²)와 Tukey 

HSD의 분리 패턴(어떤 군집쌍이 실제로 구분되는지)에 해석의 중심을 두었다.

<그림 4-

2

> 군집 분석 절차 

- 130 -

제3절

분석 결과

1.

소프트웨어중심혁신역량 지수 분석 결과

SDICI 산출 결과를 기반으로 기업 분포를 종합적으로 분석하면, 표본 기업은 전반적으로 

소프트웨어 중심 혁신 전환이 진행 중인 ‘중간 성숙 단계’에 가장 많이 분포하되, 전환 

초기(저성숙) 집단도 상당한 비중으로 존재하는 이중 구조를 보인다. 

전체 367개 기업의 SDICI 점수 구간 분포를 보면 50~60점 구간이 가장 큰 비중(30.5%)을 

차지하며, 60점 이상 구간도 일정 수준(19.6%) 존재한다. 그러나 동시에 40점 미만 기업이 

약 1/4 수준으로 나타나, 산업 생태계 내부에 선도·확산 기업과 전환 초기 기업이 공존하

고 있으며 격차가 이미 구조화되고 있음을 시사한다. 이는 SDV 전환이 특정 기업군에서는 

고도화 단계로 진입하는 반면, 다수 기업은 여전히 기초 역량 축적 단계에 머무르고 있음

을 의미한다.

<그림 4-

3

> SDICI 종합점수 분포

- 131 -

구분

기업수

40점 미만

40~50점 미만

50~60점 미만

60점 이상

Total

(94)

(89)

(112)

(72)

(367)

전체

(367)

25.6

24.3

30.5

19.6

100.0

산업

생태계

자동차 부품제조

(157)

35.7

18.5

33.1

12.7

100.0

ICT_HW

(37)

24.3

18.9

32.4

24.3

100.0

ICT_SW/서비스

(121)

11.6

28.1

33.9

26.4

100.0

인프라

(52)

28.8

36.5

13.5

21.2

100.0

종사자수

(2025년)

10인 미만

(99)

61.6

26.3

12.1

0.0

100.0

10~30인 미만

(62)

35.5

54.8

9.7

0.0

100.0

30~100인 미만

(41)

19.5

39.0

39.0

2.4

100.0

100~300인 미만

(70)

2.9

15.7

51.4

30.0

100.0

300~1,000인 미만

(68)

1.5

2.9

58.8

36.8

100.0

1,000인 이상

(27)

0.0

0.0

7.4

92.6

100.0

<표 4-

3

> SDICI 종합점수 구간별 기업 분포

간 조절을 위한 수정

줄간 조절을 위한 수정

<그림 4-

4

> SDICI 종합점수 히트맵

주1) 각 칸(cell)의 숫자는 SDICI 종합점수(달성률)과 기업수, 색이 밝을수록 SDICI(달성률)가 높고 어두울수록 낮음.

주2) ‘인프라, 100인 이상’ 구간은 기업수가 1개로 해석시 유의 필요. 

- 132 -

영역별(대분류) 달성률과 가중치 구조를 함께 고려하면, 기업 분포의 핵심 특징은 ‘전

략은 비교적 확보되어 있으나, 인력과 생태계가 병목으로 작동한다’는 점으로 요약된다. 

전체 평균 달성률은 49% 수준이며, 전략·거버넌스와 기술, 비즈니스 혁신 역량은 상대적

으로 높은 반면, 인적 역량이 가장 낮고 생태계 혁신 역량도 낮게 나타나 전환의 지속성

과 확산을 제약하는 구조적 병목이 확인된다. 특히 SDICI 가중치 체계에서 기술 역량과 인

적 역량의 비중이 매우 큰 점을 감안하면, 인적 역량의 낮은 달성률은 단순히 한 영역의 

취약을 넘어 종합점수 자체를 구조적으로 끌어내리는 핵심 제약 요인으로 작용한다. 즉, 

다수 기업에서 전환의 방향성(전략)과 일부 기술 도입은 진행되고 있으나, 이를 장기적으

로 운영하고 고도화할 수 있는 전문 인력의 내재화가 충분히 뒷받침되지 못해 ‘정렬–도

입–운영–확산’으로 이어지는 전환 고리의 후반부가 약화되어 있는 것으로 해석된다.

기업 규모별로 보면, 30인 미만 기업은 전반적으로 전략은 존재하나 기술·인력·운영

을 동시에 감당할 여력이 부족한 ‘구조적 전환 한계 집단’으로 나타난다. 30~100인 미

만 기업은 기술 도입과 조직 정렬은 진행되었으나, 고급 인력과 프로덕션화 역량이 부족

해 전환의 확산 단계로 진입하지 못하는 과도기적 특성을 보인다. 반면 100인 이상 기업

은 인적·기술 기반이 결합되며 SDICI가 급격히 상승하는 구간으로, 정책적 관점에서는 확

산·고도화 중심 지원이 효과적인 집단으로 해석된다.

업종별 분포를 살펴보면, 자동차 부품 제조업은 전략 수립과 기술 투자 측면에서는 일

정 수준의 전환 의지를 보이고 있으나, 인적 역량과 비즈니스·생태계 확산 역량이 상대

적으로 취약한 유형으로 나타난다. 특히 소규모 부품기업의 경우 전문적인 SW·AI 인력 

확보와 내부 역량 축적이 어려워, 기술 도입이 실제 운영이나 사업 성과로 연결되지 못하

는 병목이 발생한다. 이로 인해 소프트웨어 중심 전환이 파일럿 또는 시범 단계에 머무르

는 경향이 강하게 나타난다.

반면, ICT 영역 중 SW/서비스 업종은 전반적으로 기술 역량과 비즈니스 혁신 역량이 강

하고, 인적 역량 또한 비교적 안정적으로 구축된 고성숙 유형에 가까운 특성을 보인다. 다

만 중소 규모 기업에서는 생태계 확산 및 표준화 역량이 상대적으로 약해, 글로벌 시장 

확장이나 산업 간 파급 효과 측면에서는 일정한 한계가 관측된다.

ICT 영역 중 HW 업종은 기술 및 인프라 기반은 비교적 잘 갖추고 있으나, 소프트웨어 

내재화와 서비스 전환 측면에서는 기업 간 이질적인 분포를 보인다. 중대형 기업을 중심

으로는 인적 역량과 기술 역량이 비교적 균형을 이루는 반면, 소규모 기업은 소프트웨어 

역량의 내재화 부족으로 전환의 깊이가 제한되는 병목이 존재한다.

- 133 -

인프라 관련 기업은 기술·운영 역량은 일정 수준 확보되어 있으나, 비즈니스 모델 혁

신과 고객 가치 창출 측면에서는 상대적으로 정체된 양상을 보인다. 특히 중소 규모 인프

라 기업의 경우 데이터 기반 서비스 전환과 생태계 협력 경험이 부족하여, 소프트웨어 중

심 전환이 효율성 개선 수준에 머무르는 경향이 강하다.

이와 같이 미래형 자동차 산업 생태계 내부에서도 소프트웨어 중심 전환 수준의 격차는 

뚜렷하게 나타난다. SW/서비스 기업군은 저성숙 구간 비중이 낮고 고성숙 구간 비중이 높

은 반면, 자동차 부품제조 기업군은 40점 미만 비중이 상대적으로 높고 60~70점 구간 비

중이 낮아 제조 기반 기업군의 구조적 취약성이 확인된다. 이는 부품제조 기업이 SW·AI 

전환을 추진하더라도, 기술·인력·운영 체계를 내부에 내재화하는 데 제약이 크고, 서비

스 전환이나 생태계 연계로 확장되는 단계로의 이행이 상대적으로 어렵다는 점을 반영한

다. 인프라 및 HW 기업군은 중간 성숙 구간에 상대적으로 많이 분포하며, 기술 기반은 

일정 수준 확보되어 있으나 비즈니스 전환과 확산 역량에서는 업종별로 상이한 패턴을 보

인다.

기업 규모별로 보면, 30인 미만 기업은 전략은 존재하나 기술·인력·운영 역량을 동시

에 확보하기 어려운 ‘구조적 전환 한계 집단’로 나타난다. 30~100인 미만 기업은 기술 

도입과 조직 정렬은 일정 부분 진전되었으나, 고급 인력과 프로덕션화 역량이 부족해 전

환의 확산 단계로 진입하지 못하는 과도기적 특성을 보인다. 반면 100인 이상 기업은 인

적·기술 기반이 결합되며 SDICI가 급격히 상승하는 구간으로, 정책적 관점에서는 확산·

고도화 중심의 지원이 효과적인 집단으로 해석된다.

무엇보다 기업 규모는 SDICI 분포를 결정하는 가장 강력한 구조적 요인으로 확인된다. 

종사자 수가 증가할수록 고성숙 구간 비중이 급격히 증가하며, 특히 30인 미만 기업은 

60~70점 구간 진입이 거의 나타나지 않는 반면, 100인 이상부터 고성숙 비중이 빠르게 확

대되고 1,000인 이상 기업은 대부분이 상위 구간에 집중된다. 이러한 규모 효과는 업종을 

불문하고 반복적으로 관찰되며, SDICI가 요구하는 핵심 역량이 R&D 투자, 전문 인력 확

보, 운영·프로덕션화 체계 구축 등 규모 기반 자원 투입을 전제로 하는 역량임을 시사한

다. 그 결과 소규모 기업은 전환 의지가 존재하더라도 이를 실행으로 전환할 자원과 인력 

기반이 부족해 전환 단계가 정체될 가능성이 높은 반면, 중견 이상 기업은 인적·기술 기

반이 결합되며 전환이 빠르게 고도화되는 경향을 보인다.

- 134 -

구분

기업수

전략과 

거버넌스

기술 역량

인적 역량

비즈니스 

혁신 역량

생태계 

혁신 역량

TOTAL

%

%

%

%

%

%

전체

(367)

59.4 

52.5 

40.6 

53.4 

45.4 

49.0 

자동차 

부품제조

10인 미만

(42)

55.6 

33.5 

15.5 

46.5 

37.9 

31.6 

10~30인 미만

(26)

59.7 

38.7 

28.9 

54.9 

47.3 

40.0 

30~100인 미만

(10)

54.0 

45.9 

30.0 

47.0 

39.4 

41.3 

100~300인 미만

(32)

57.6 

60.5 

42.8 

54.8 

40.1 

52.8 

300~1,000인 미만

(32)

55.8 

64.7 

48.2 

48.5 

43.0 

55.5 

1,000인 이상

(15)

60.8 

78.0 

74.2 

52.5 

47.8 

70.5 

HW

10인 미만

(14)

58.8 

36.9 

15.7 

57.2 

48.5 

35.3 

10~30인 미만

(1)

66.0 

51.7 

18.5 

49.9 

39.7 

41.5 

30~100인 미만

(9)

64.6 

56.5 

47.8 

48.9 

43.3 

52.8 

100~300인 미만

(3)

64.6 

68.3 

66.1 

61.5 

60.9 

66.0 

300~1,000인 미만

(4)

54.4 

65.9 

51.8 

48.0 

34.4 

56.5 

1,000인 이상

(6)

57.8 

78.4 

73.3 

44.8 

45.0 

68.9 

SW/서비스

10인 미만

(26)

62.9 

45.7 

29.5 

63.5 

56.4 

44.9 

10~30인 미만

(21)

61.2 

43.1 

40.4 

52.5 

40.2 

44.9 

30~100인 미만

(15)

63.4 

45.7 

42.7 

61.4 

50.7 

48.6 

100~300인 미만

(31)

59.6 

61.4 

56.1 

50.5 

47.4 

57.4 

300~1,000인 미만

(23)

65.2 

67.6 

58.8 

59.1 

46.9 

62.4 

1,000인 이상

(5)

58.5 

82.4 

74.6 

67.2 

50.0 

74.2 

인프라

10인 미만

(17)

60.4 

41.5 

20.4 

53.7 

45.5 

38.2 

10~30인 미만

(14)

57.5 

38.6 

33.6 

52.6 

49.3 

41.0 

30~100인 미만

(7)

63.5 

46.5 

39.8 

54.7 

50.5 

47.1 

100~300인 미만

(4)

59.0 

66.3 

57.9 

59.1 

57.8 

61.6 

300~1,000인 미만

(9)

59.7 

68.5 

58.9 

50.3 

44.6 

61.1 

1,000인 이상

(1)

60.7 

81.4 

75.3 

67.5 

39.8 

73.7 

<표 4-

4

> SDICI 영역별(대분류) 달성률

- 135 -

2.

SDICI 성숙도 분석

가.

성숙도 구간 구분

기업의 소프트웨어중심혁신역량(SDICI)를 기반으로 SDICI 성숙도 분석을 수행하였다. 성

숙도 구간은 종합점수의 분포를 고려하여 4개 단계로 구분하였으며, 40점 미만(1단계) 94

개, 40~50점 미만(2단계) 89개, 50~60점 미만(3단계) 112개, 60점 이상(4단계) 72개로 분포

하였다. 이 과정에서 20점 미만 기업 2개가 존재하였으나, 분석의 일관성을 위해 최저 구

간(Tier1)에 포함하여 처리하였다.

구간별 역량 차이를 검증하기 위해 5대 영역과 16개 중분류의 평균 차이를 일원분산분

석(ANOVA)으로 검증하고, 단순 유의성(p-value)에 더해 정책적으로 의미 있는 차이를 유

발하는 요인을 선별하기 위해 효과크기(partial η²)를 병행하였다. 

분석 결과, 5대 영역 수준에서 성숙도 구간을 구분하는 주요 동인은 기술역량(η² 

=0.802)과 인적역량(η²=0.705)으로 나타나, 해당 영역이 다음 단계로 상승하게 하는 핵심 

요인임이 확인되었다. 반면 비즈니스 혁신 역량(η²=0.217), 생태계 혁신 역량(η²=0.135), 

전략·건버넌스(η²=0.110)는 상대적으로 효과크기가 작아, 고도화 단계에서 보완·확산

의 성격이 강하거나 특정 구간에서 선택적으로 강화될 가능성을 시사한다. 

영역(대분류)

F

유의수준

Partial η²

1. 전략·거버넌스

489.606 

.000

0.802 

2. 기술역량

288.757 

.000

0.705 

3. 인적역량

33.470 

.000

0.217 

4. 비즈니스 혁신역량

18.825 

.000

0.135 

5. 생태계 혁신역량

14.990 

.000

0.110 

<표 4-

5

> 5대 영역별 ANOVA와 효과크기

나.

성숙 단계별 특성 및 프로파일링

16개 세부지표에 대해 성숙도 단계 간 평균 차이를 검정한 결과, 모든 세부지표에서 단

계 간 차이가 통계적으로 유의하였다. 이는 종합점수로 구분한 성숙도 단계가 세부지표 

수준에서도 실질적으로 서로 다른 역량 수준을 반영하고 있음을 의미한다.

효과크기(partial η²)를 기준으로 보면, 성숙도 단계를 구분하는 설명력이 일부 핵심 지

표에 집중되는 양상이 확인된다. 특히 ‘기술혁신 투자’(η²=0.692)와 ‘SW·AI 고급인

력 비중’(η²=0.635)이 가장 큰 효과크기를 보여, 성숙도 단계 구분에 있어 핵심 변별 

- 136 -

요인으로 작동한다. 이어 ‘SW·AI 전문인력 확보’(η²=0.392)와 ‘SW기술 역량’(η

²=0.368) 또한 비교적 큰 효과크기를 나타내어, 상위 단계로의 전환 과정에서 기술 투자 

실행력과 SW·AI 인력(양·질)의 확보, 그리고 핵심 SW 기술역량이 구조적으로 중요함을 

시사한다.

반면 ‘표준화 및 글로벌 확장성’(η²=0.062), ‘SW 중심기업 전략’(η²=0.089), 

‘파트너십 및 협력 네트워크’(η²=0.092) 등은 상대적으로 효과크기가 작아, 단계 구분

에서의 변별력은 앞서 언급한 핵심 지표들에 비해 제한적인 것으로 나타났다. 이는 해당 

지표들이 중요하지 않다는 의미라기보다, 단계 간 변동 폭이 상대적으로 작거나 혹은 전 

단계에서 공통적으로 정체·취약이 지속되는 성격으로 해석할 필요가 있다.

세부지표(중분류)

 F 

 p 

 partial_eta2 

2.1. 기술혁신 투자

271.512 

0.000 

0.692 

3.2. SW・AI 고급인력 비중

210.205 

0.000 

0.635 

3.1. SW・AI 전문인력 확보

78.021 

0.000 

0.392 

2.2. SW 기술 역량

70.388 

0.000 

0.368 

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

34.228 

0.000 

0.221 

2.3. AI・데이터 역량

29.603 

0.000 

0.197 

4.1. SW 기반 서비스 전환 역량

27.700 

0.000 

0.186 

2.4. 플랫폼 및 인프라 역량

22.884 

0.000 

0.159 

3.4. 인재 유입 및 유지 역량

21.998 

0.000 

0.154 

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

21.996 

0.000 

0.154 

4.2. 혁신적 비즈니스모델 도입수준

21.527 

0.000 

0.151 

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

16.464 

0.000 

0.120 

5.2. 오픈소스 활용 수준

15.889 

0.000 

0.116 

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

12.282 

0.000 

0.092 

1.1. SW 중심 기업 전략

11.765 

0.000 

0.089 

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성 

8.018 

0.000 

0.062 

<표 4-

6

> 세부지표별 단계 간 차이 및 효과크기

<표 4-7>에 따르면, 성숙도 단계가 상승함에 따라 전체 평균 달성률은 1단계(31.4%) → 

2단계(45.0%) → 3단계(55.2%) → 4단계(67.5%)로 뚜렷한 개선 추세를 보인다. 이는 종합점

수 기반의 성숙도 단계가 단순 구간화가 아니라, 세부지표 수준에서도 실질적인 역량 수

준의 차이를 반영하고 있음을 의미한다.

세부지표별로 단계 간 변화를 살펴보면, 격차가 가장 크게 나타나는 지표는 일관되게 

- 137 -

투자와 인력 영역에 집중된다. 대표적으로 ‘SW·AI 고급인력 비중’은 1단계에서 4단계

로 66.4%p 상승했고, ‘기술혁신 투자’는 62.0%p, ‘SW·AI 전문인력 확보’는 59.2%p 

상승하였다. 이는 성숙도가 높아질수록 단순한 계획 수준을 넘어, 혁신 투자 확대와 고

급·전문 인력 기반의 확보 및 구조 개선이 실제로 동반된다는 점을 수치로 보여주며, 성

숙도 격차의 핵심이 기술·인력 기반의 ‘체급 차이’로 나타난다는 점을 정량적으로 뒷

받침한다.

반면 전략·거버넌스 영역은 1단계에서도 이미 49~53% 수준으로 비교적 높고, 4단계에

서도 60%대 초중반 정도로 완만하게 개선되는 경향을 보인다. 이는 전략과 문화가 중요하

지 않다는 의미가 아니라, 저성숙 단계에서도 일정 수준의 인식은 존재하지만, 상위 단계

로의 전환을 좌우하는 결정적 요인은 전략 자체보다 투자와 인력의 실질적 수준에 있다는 

점을 시사한다.

기술역량 내부에서도 유사한 패턴이 관측된다. 기술혁신 투자는 단계가 올라갈수록 급

격히 개선되며, 특히 2단계(32.0%)에서 3단계(62.8%)로 전환되는 과정에서 큰 폭으로 상승

한다. 반면 SW기술역량, AI·데이터 역량, 플랫폼·인프라 역량 등은 대체로 40~65% 범위

에서 비교적 완만한 변화를 보이며, 일부 단계에서는 소폭 정체나 변동도 관측된다. 이는 

기술역량이 전반적으로 개선되기는 하지만, 단계 구분을 결정적으로 가르는 요인은 ‘기

술의 보유 여부’보다 ‘투자의 강도와 실행력’에 더 가깝다는 점을 보여준다.

인적역량에서도 ‘고급인력 비중’과 ‘전문인력 확보’는 단계 상승과 함께 빠르게 개

선되며, ‘교육·훈련 수준’ 역시 큰 폭(+33.9%p)의 상승을 보인다. 반면 ‘인재 유입 및 

유지’는 상승 폭(+15.1%p)이 상대적으로 제한적이어서, 성숙도가 높아져도 핵심 인재를 

안정적으로 유지·정착시키는 체계는 여전히 잔여 병목 요인으로 남아 있다.

비즈니스 혁신 역량은 1단계 대비 4단계에서 대체로 15~19%p 내외의 점진적 개선이 나

타난다(예: 서비스 전환 39.1%→58.2%). 다만 투자·인력 지표에 비해 상승 폭이 크지 않

아, 상위 단계 진입의 선행조건은 ‘투자·인력 기반의 강화’이며, ‘비즈니스 혁신’은 

그 이후에 확산·고도화 과정에서 점진적으로 동반되는 것으로 해석하는 것이 타당하다.

마지막으로 생태계 혁신 역량은 4단계에서도 절대 수준이 다른 구간과 격차가 크지 않

은 지표가 존재한다(오픈소스 활용 39.5%, 표준화·글로벌 확장 47.6%). 이는 고성숙 단계

에 이르더라도 확산·개방·글로벌 스케일과 관련된 과제가 완전히 해소되기보다는, 구조

적 잔여 과제로 남을 가능성이 높다는 점을 시사한다.

- 138 -

영역(대분류)

세부지표(중분류)

가중치

1단계

2단계

3단계

4단계

40점 미만

40~50점 미만

50~60점 미만

60점 이상

(94)

(89)

(112)

(72)

1. 전략, 

거버넌스

1.1. SW 중심 기업 전략

0.074 

52.9%

63.1%

59.7%

64.1%

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

0.014 

49.0%

61.3%

60.8%

63.3%

2. 기술역량

2.1. 기술혁신 투자

0.219 

20.9%

32.0%

62.8%

82.9%

2.2. SW 기술 역량

0.103 

40.5%

64.4%

61.7%

64.4%

2.3. AI・데이터 역량

0.055 

46.9%

64.0%

60.6%

65.0%

2.4. 플랫폼 및 인프라 역량

0.035 

40.9%

56.1%

53.7%

59.4%

3. 인적역량

3.1. SW・AI 전문인력 확보

0.068 

12.0%

28.2%

36.8%

71.2%

3.2. SW・AI 고급인력 비중

0.098 

17.0%

25.1%

60.3%

83.4%

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

0.082 

23.4%

42.4%

47.9%

57.3%

3.4. 인재 유입 및 유지 역량

0.072 

32.2%

34.3%

39.0%

47.3%

4. 비즈니스 

역량

4.1. SW 기반 서비스 전환 역량

0.050 

39.1%

54.4%

51.4%

58.2%

4.2. 혁신적 비즈니스모델 도입수준

0.052 

46.9%

62.3%

59.9%

61.9%

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

0.028 

39.0%

57.2%

53.6%

55.9%

5. 생태계 

역량

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

0.020 

48.5%

60.1%

55.2%

64.7%

5.2. 오픈소스 활용 수준

0.016 

23.6%

34.9%

33.6%

39.5%

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

0.013 

36.8%

47.0%

44.0%

47.6%

전체

1.000 

31.4%

45.0%

55.2%

67.5%

<표 4-

7

> SDICI 성숙 단계별 16개 세부지표 달성률

 

줄간 조절을 위한 수정

줄간 조절을 위한 수정

<그림 4-

5

> SDICI 성숙 단계별 16개 세부지표 달성률

- 139 -

7)

 이때 단순히 점수가 가장 낮은 항목을 병목으로 정의하면 영역별 규모·분산 차이(가중 구성 방식)에 의해 왜곡될 수 

있으므로, 본 분석에서는 영역(또는 중분류)별 표준화(z-score) 후 최저값을 병목으로 정의하여 ‘상대적 약점’을 식

별하였다.

다.

성숙 단계별 특성과 병목 요인 분석

성숙도 전환의 장애 요인을 파악하기 위해 각 기업에서 상대적으로 취약한 병목을 세부

지표(중분류) 기준으로 도출한 후, 교차표(Crosstabs)를 통해 구간별 병목 분포를 비교하였

다.7) 성숙도 구간별 병목요인을 살펴보면 다음과 같다.

① 1단계(40점 미만)의 병목: ‘교육·훈련 및 기초 기술역량 중심’

1단계에서는 병목이 ‘SW·AI 교육 훈련 수준’(37.2%)에 가장 크게 집중되었고, 다음

으로 ‘SW기술 역량’(21.3%), ‘기술혁신 투자’(11.7%)가 주요 병목으로 나타났다. 이는 

저성숙 단계에서 성숙도 상향을 가로막는 핵심 제약이 ‘교육·훈련 기반의 역량 개발’

과 ‘기초 기술 구현역량과 투자 여력’이라는 것을 의미한다. 또한 ‘SW 중심기업 전

략’(7.4%), ‘AI·데이터 역량’(6.4%) 등이 함께 병목으로 나타나, 초기 단계는 기반 역

량의 다중 결손이 존재하되 특히 교육·훈련과 기초 기술 역량의 결손이 병목의 중심축을 

형성하는 것으로 해석된다.

② 2단계(40~50점 미만)의 병목: ‘지속적 교육·훈련과 기술투자·고급인력 부상’

2단계에서도 병목 1순위는 ‘SW·AI 교육·훈련 수준’(20.2%)으로 지속되었다. 다만 1

단계 대비 비중이 낮아지며 병목이 분산되는 경향이 나타났고, 동시에 ‘기술혁신 투

자’(18.0%)와 ‘SW·AI 고급인력 비중’(12.4%)이 상위 병목으로 부상하였다. 

아울러 ‘SW·AI 중심 기업 문화’(7.9%), ‘전문인력 확보’(6.7%), ‘인재 유입 및 유

지’(6.7%)가 병목으로 나타나, 2단계에서는 단순 역량 부족을 넘어 인력의 질(고급인력 

비중), 확보·유지, 그리고 조직문화 정착이 성숙도 상향의 실질적 제약으로 작동하기 시

작한 것으로 해석된다.

③ 3단계(50~60점 미만)의 병목: ‘전문인력 확보 + 표준화/확장 + 협력·전략’

3단계에서는 병목 구조가 1~2단계와 달리 전환되는 양상이 확인된다. 이 구간에서 병목

은 ‘SW·AI 전문인력 확보’(14.3%)와 ‘표준화 및 글로벌 확장성’(14.3%)이 공동 상위

로 나타났으며, 이어 ‘SW 중심기업 전략’(9.8%), ‘파트너십 및 협력 네트워크’(9.8%)

가 뒤따랐다. 이는 중성숙 단계에서의 전환 제약요인이 ‘교육·훈련/기초역량’ 중심에서 

벗어나, 핵심 인재(전문인력) 확보, 내부 역량의 재현성과 확장성(표준화·글로벌 확장), 그

리고 외부 연계·협력과 전략 정렬로 이동하고 있음을 시사한다. 또한 기업문화, 고급인력 

- 140 -

비중, 서비스 전환 역량 등이 병목으로 함께 나타나, 이 단계에서는 단일 과제 집중보다는 

다차원적 요인의 개선이 병행되어야 하는 국면으로 해석된다.

④ 4단계(60점 이상)의 병목: ‘확장성(표준화/글로벌)+전략·문화+플랫폼·사업모델 고도화’

4단계의 고성숙 구간에서는 ‘표준화 및 글로벌 확장성’(15.3%)이 가장 높은 병목으로 

나타나, 상위 단계일수록 성숙도의 핵심이 ‘기술 자체의 보유’보다 스케일업(확장)과 재

현성 확보(표준화)에 있음을 보여준다. 

다음으로 ‘SW·AI 중심 기업 문화’(12.5%), ‘SW 중심기업 전략’(11.1%)가 병목으로 

나타났고, ‘플랫폼 및 인프라 역량’(9.7%), ‘혁신적 비즈니스모델 도입수준’(8.3%)이 

뒤를 이었다. 또한 인재 유입·유지, 고객가치 혁신, 오픈소스 활용 등이 병목으로 확인되

어, 고성숙 구간은 전반적으로 전략·문화 정렬, 플랫폼/인프라 고도화, 사업모델 혁신 및 

확산 등 복합적 고도화 과제가 잔여 병목으로 나타난다.

Tier

　

RowPct1)

count

1 단계

(40점 미만)

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

37.2

35

2.2. SW 기술 역량

21.3

20

2.1. 기술혁신 투자

11.7

11

1.1. SW 중심 기업 전략

7.4

7

2.3. AI・데이터 역량

6.4

6

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성 

4.3

4

4.1. SW 기반 서비스 전환 역량

3.2

3

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

2.1

2

2 단계

(40~50점 미만)

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

20.2

18

2.1. 기술혁신 투자

18.0

16

3.2. SW・AI 고급인력 비중

12.4

11

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

7.9

7

3.1. SW・AI 전문인력 확보

6.7

6

3.4. 인재 유입 및 유지 역량

6.7

6

1.1. SW 중심 기업 전략

5.6

5

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

5.6

5

3 단계

(50~60점 미만) 

3.1. SW・AI 전문인력 확보

14.3

16

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성 

14.3

16

1.1. SW 중심 기업 전략

9.8

11

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

9.8

11

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

8.0

9

3.2. SW・AI 고급인력 비중

8.0

9

4.1. SW 기반 서비스 전환 역량

7.1

8

2.3. AI・데이터 역량

5.4

6

<표 4-

8

> SDICI 성숙 단계별 병목(장애 요인) 분석

- 141 -

라.

성숙 단계별 정책 연계

성숙도 분석 결과를 종합하면, 기업의 역량은 단계가 높아질수록 전반적으로 개선되지

만, 상위 단계로의 전환을 가로막는 요인은 단계마다 서로 다르게 나타난다. 즉, 성숙도 

향상은 모든 역량을 동시에 조금씩 높이는 문제가 아니라, 각 단계에서 가장 먼저 해결해

야 할 병목을 해소하는 과정으로 이해할 수 있다.

1단계(40점 미만)에서는 전략이나 계획에 대한 인식은 존재하지만, 이를 실제로 실행할 

수 있는 교육·훈련, 기초 기술역량, 투자 여력이 부족해 성숙도 상승이 제한된다. 이 단

계의 핵심 문제는 ‘SDV로 전환할 의지’보다는 ‘전환할 수 있는 능력이 부족하다’는 

점이다. 따라서 지원은 선언적 전략 수립이나 일반 교육보다, 교육을 현장에 적용하고 최

소한의 투자와 운영체계를 결합해 실제로 작동하는 기반을 만드는 데 초점을 맞출 필요가 

있다.

2단계(40~50점 미만)에서는 기본적인 실행은 가능하지만, 더 높은 수준으로 도약하기에

는 투자 규모와 인력의 질이 충분하지 않다. 특히 고급·전문 인력의 부족과 인력 확보·

유지의 어려움이 성숙도 상향의 주요 제약으로 작용한다. 이 단계에서는 단순한 역량 보

완을 넘어, 기술혁신 투자 확대와 함께 고급·전문 인력을 확보하고 조직에 정착시킬 수 

있는 구조적 지원이 중요하다.

3단계(50~60점 미만)에 이르면 내부 역량은 상당 수준 축적되지만, 이를 외부로 확산하

거나 재현할 수 있는 표준화·연계 체계가 미흡해 성장에 한계가 나타난다. 내부 성과가 

협력이나 사업 성과로 연결되지 않는 것이 이 단계의 특징이다. 따라서 지원은 개별 기업

의 역량을 추가로 쌓기보다는, 표준화와 협력 네트워크를 통해 내부 역량이 외부로 확산

Tier

　

RowPct1)

count

4 단계

(60점 이상) 

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성 

15.3

11

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

12.5

9

1.1. SW 중심 기업 전략

11.1

8

2.4. 플랫폼 및 인프라 역량

9.7

7

4.2. 혁신적 비즈니스모델 도입수준

8.3

6

3.4. 인재 유입 및 유지 역량

6.9

5

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

6.9

5

5.2. 오픈소스 활용 수준

6.9

5

* 각 단계와 병목 분포의 차이는 통계적으로 유의하며(카이제곱 검정(χ²) p<0.001), 연관강도 (Cramer’s 

V=0.457)도 중간 이상 수준으로 확인

주1) RowPct(행비율)는 각 구간 내부에서 특정 중분류가 병목으로 나타난 비중(%)이며, count는 해당 중분

류가 병목으로 확인된 기업 수를 의미함

- 142 -

되고 사업화로 이어지도록 돕는 방향으로 전환되어야 한다.

4단계(60점 이상)에서는 투자와 인력 기반은 비교적 잘 갖추어져 있으나, 글로벌 확장, 

플랫폼 고도화, 비즈니스 모델 혁신, 핵심 인재 유지 등 스케일업 과정에서의 어려움이 잔

여 병목으로 남는다. 이 단계의 문제는 역량 부족이 아니라 고도화와 확장의 난이도에 가

깝다. 이에 따라 지원은 표준·인증과 해외 진출, 플랫폼 안정화와 고도화, 사업모델과 고

객가치 혁신, 그리고 핵심 인재의 장기적 유지 체계를 강화하는 데 초점을 맞추는 것이 

효과적이다.

결국 성숙도 제고를 위한 정책은 단계별로 동일할 수 없으며, 초기 단계에서는 실행 기

반을, 중간 단계에서는 투자와 인력 구조를, 이후 단계에서는 확산과 사업화를, 최종 단계

에서는 스케일업과 정착을 각각 중점적으로 지원하는 단계별 차등 전략으로 설계될 때 가

장 높은 효과를 기대할 수 있다.

- 143 -

8)

 ε²(비모수 효과크기): 군집 간 차이의 “크기”를 보여주는 지표로, 본 결과(0.75~0.87)는 경험칙상 “큰 효과”를 훨씬 

상회하는 수준

9)

 η²(분산 설명력): ANOVA 기준으로 군집이 해당 지표 변동을 설명하는 비율에 해당하며, 본 결과(0.74~0.87)는 군

집이 핵심 지표를 매우 강하게 구분함을 의미

10)

 사후검정 p값은 일부 쌍에서 수치가 매우 작아 결과표에서 0.000으로 표시될 수 있으나(반올림/표기 한계), Holm 

보정 후에도 유의가 유지됨. 인적역량의 경우 가장 약한 쌍(군집2와 군집3)에서도 p_adj=0.001168로 5% 기준을 

충분히 통과가능함

3.

군집 분석 결과

가.

군집화(Clustering)  

SDICI 16개 세부지표를 활용한 군집분석 결과를 바탕으로, SDV 전환 과정에서 기업 간

에 나타나는 역량 수준과 구성의 구조적 차이, 그리고 성과로의 전환을 제약하는 병목 요

인을 종합적으로 분석하였다. 본 군집분석은 단순한 평균 점수의 고저 비교를 넘어, 각 군

집이 어떠한 역량 조합을 보유하고 있는지, 전환 과정에서 어디에서 정체가 발생하는지, 

그리고 정책적으로 어떠한 개입이 요구되는지를 도출하는 데 목적이 있다.

군집분석 결과, 기업들은 SDICI 역량 수준과 구성의 차이에 따라 총 4개 유형으로 분류

되었다. 군집별 분포를 보면, 군집 1이 33.8%(n=124)로 가장 큰 비중을 차지하였으며, 이어 

군집 3이 25.1%(n=92), 군집 2가 22.9%(n=84), 군집 4가 18.3%(n=67) 순으로 나타났다.  

군집분석 결과의 신뢰도를 높이기 위해, 군집별 역량 수준이 실제로 유의미하게 다른지, 

어떤 축(전략/기술/인력/비즈니스/생태계)이 군집을 구분하는지를 확인하였다.

군집 간 차이 검정에서 SDICI 총점, 성숙도, 기술역량, 인적역량은 4개 군집 간에 유의미

한 차이를 보였다. 비모수 검정(Kruskal–Wallis) 결과, 모든 지표에서 p-value가 유의미하며, 

효과크기(ε²)8) 역시 0.753~0.871로 나타나 군집 간 차이가 유의미하게 존재한다는 것을 

확인하였다. 일원분산분석(ANOVA)에서도 유사한 결과가 도출되어 군집 구분의 강건성을 

확인할 수 있었다. 분산 설명력에 해당하는 효과크기(η²)9)는 0.735~0.866로 나타나 군집

이 각 지표 변동의 상당 부분을 설명하는 것으로 확인되었다. 사후검정 결과10), 모든 군집

쌍에서 통계적으로 유의한 차이를 보여주었으며, 특히 인적역량의 경우 군집 2와 군집 3 

간의 차이가 p_adj=0.001168로 나타났다.

분석 결과, 첫째, 군집 구분의 핵심 축은 기술역량과 인적 역량으로 나타났다. 전략·거

버넌스에 비해 기술역량과 인력역량의 효과 크기가 압도적으로 커서, 실제 ‘실행 기반’

에 따라 군집이 명확히 갈리는 양상을 보인다.

둘째, 통계적 유의성을 바탕으로 군집별 ‘단계형 타겟팅 지원’의 정당성을 확인했다. 

- 144 -

11)

 η²(에타 제곱, Eta-squared)은 전체 분산 중 특정 요인(여기서는 군집 구분)에 의해 설명되는 분산의 비율을 의

미하며, 사회과학 및 통계학에서 가장 널리 통용되는 코헨(Cohen, 1988)의 기준에 따르면, η²이 0.14(14%) 이상일 

경우, ‘매우 강력한 차이’를 나타낸다. 

모든 군집 쌍이 유의미하게 구분되므로, 일괄적인 정책 적용보다는 군집별 혹은 성숙도 

단계에 따른 맞춤형 정책 패키지 설계가 더 합리적이다.

결론적으로 정책 KPI는 ‘기술·인력 기반의 내재화’를 핵심 지표로 설정할 근거가 충

분하다. 높은 효과 크기(η²= 0.73~0.87)11)는 기술 운영 역량과 전문·고급 인력 확보에 

정책 우선순위를 두는 것이 군집 상향 이동을 이끄는 가장 적합한 전략임을 뒷받침한다.

균집 평균

Kruskal p

효과크기

ε²

ANOVA p

효과크기1) 

η²

군집1

군집2

군집3

군집4

SDICI 총점

0.5478 

0.3099 

0.4429 

0.6762 

0.000 

0.871 

0.000 

0.857 

성숙도(1~4)

2.9597 

1.0595 

1.9239 

3.9254 

0.000 

0.865 

0.000 

0.866 

기술역량

0.2501 

0.1192 

0.1930 

0.3070 

0.000 

0.826 

0.000 

0.818 

인적역량

0.1536 

0.0719 

0.0882 

0.2155 

0.000 

0.753 

0.000 

0.735 

<표 4-

9

> 군집간 핵심지표 차이 검정 결과

 * 표본: n=367 / Cluster1=124, Cluster2=84, Cluster3=92, Cluster4=67

나.

군집별 역량 수준 비교

종합 달성률을 기준으로 군집별 역량을 비교하면, 군집 4(64.4%)가 가장 높았고, 이후 군

집 1(53.4%), 군집 3(44.9%), 군집 2(32.2%) 순으로 나타났다. 

주1) 달성률은 각 지표가 목표 수준에 비해 어느 정도 구현되어 있는지를 상대적 비율로 나타낸 값

영역별(대분류) 평균 달성률을 살펴보면, ‘군집 4’는 전 영역에서 가장 높은 수준을 

보이는 고성숙 집단으로 확인된다. ‘군집 1’은 기술 및 인적 기반은 비교적 확보되어 

있으나, 확산 및 고도화 수준이 상대적으로 낮은 성장형 집단으로 해석된다. ‘군집 3’은 

군집

가중치

군집1

군집2

군집3

군집4

달성률1)

기업수(N)

(124)

(84)

(92)

(67)

군집1

군집2

군집3

군집4

종합

1.00

.534

.322

.449

.644

53%

32%

45%

64%

1. 전략과 거버넌스

.087

.051

.047

.055

.055

59%

54%

63%

64%

2. 기술 역량

.446

.279

.125

.199

.345

63%

28%

45%

77%

3. 인적 역량

.279

.107

.074

.090

.140

38%

27%

32%

50%

4. 비즈니스 혁신 역량

.136

.075

.058

.080

.078

55%

42%

59%

57%

5. 생태계 혁신 역량

.051

.023

.019

.025

.025

45%

37%

49%

50%

<표 4-

10

> 군집별 역량 수준(대분류 달성률 기준)

- 145 -

비즈니스 및 생태계 활동은 활발하나 인적·투자 기반이 취약한 실행 전환형 집단으로 나

타났으며, ‘군집 2’는 전반적인 역량 수준이 낮은 기반 구축형 집단으로 분류된다.

<그림 4-

6

> 군집별 5대 역량 프로파일 

<그림 4-

7

> 군집별 16개 지표별 속성 프로파일 

- 146 -

영역

(대분류)

세부지표

(중분류)

가중치

군집 1

군집 2

군집 3

군집 4

(124)

(84)

(92)

(67)

1. 전략, 

거버넌스

1.1. SW 중심 기업 전략

0.074 

59.5

53.2

53.5

62.9

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

0.014 

59.8

48.8

63.2

61.2

2. 기술역량

2.1. 기술혁신 투자

0.219 

62.7

17.6

30.9

85.5

2.2. SW 기술 역량

0.103 

37.6

39.4

56.5

62.7

2.3. AI・데이터 역량

0.055 

58.9

46.5

66.4

63.4

2.4. 플랫폼 및 인프라 역량

0.035 

51.1

40.7

59.6

58.2

3. 인적역량

3.1. SW・AI 전문인력 확보

0.068 

36.1

12.9

25.4

74.4

3.2. SW・AI 고급인력 비중

0.098 

62.8

17.5

18.5

84.1

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

0.082 

47.3

26.9

36.2

59.7

3.4. 인재 유입 및 유지 역량

0.072 

40.0

33.2

32.4

46.5

4. 비즈니스 

역량

4.1. SW 기반 서비스 전환 역량

0.050 

40.0

33.2

57.7

46.5

4.2. 혁신적 비즈니스모델 도입수준

0.052 

58.2

46.3

65.9

59

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

0.028 

51.9

38.7

60.1

53.3

5. 생태계 

역량

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

0.020 

53.2

48.8

63.8

62.5

5.2. 오픈소스 활용 수준

0.016 

32.0

22.1

38.9

37.9

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

0.013 

42.4

37.0

48.3

47.7

전  체

1.000 

54.8

31.0

44.3

67.6

<표 4-

11

> 군집별 16개 세부지표 평균 달성률

다.

군집 도출에 기여한 핵심 변수(효과크기) : Partial η² 분석

Partial η²(부분 에타제곱) 분석은 군집 간 차이를 실질적으로 설명하는 핵심 변수가 

무엇인지를 보여준다. 분석 결과, 군집 구분에 가장 크게 기여한 변수는 일관되게 기술혁

신 투자와 인적역량(질·확보)으로 나타났다. 대분류(5대 영역) 기준으로 보면, ‘기술 역

량’(ηp²=0.818)과 ‘인적 역량’(ηp²=0.735)에서 가장 큰 효과크기가 확인되었다. 이

는 SDV 전환 과정에서 기업 유형을 가르는 핵심 축이 단순한 전략 선언이나 기술 보유 

여부가 아니라, 지속적인 투자 능력과 이를 실행할 고급 인력의 존재 여부임을 의미한다.

세부 지표(16개) 수준에서도 동일한 경향이 확인된다. 군집 간 격차를 가장 크게 설명하

는 변수는 ‘기술혁신 투자’(ηp²=0.763), ‘SW·AI 고급인력 비중’(ηp²=0.710)로 나

타났다. 이는 SDV 매출 성과로의 전환 과정에서 기업 간 구조적 차이를 만드는 핵심 요인

이 투자–인재–기술 실행역량(개발·데이터·인프라)의 결합임을 시사하며, 특히 ‘투자’

와 ‘고급 인재’가 군집을 가르는 핵심 분기점으로 작용하고 있음을 보여준다.

아울러 ‘SW·AI 전문인력 확보’(ηp²=0.405)와 ‘SW 기술 역량’(ηp²=0.364) 역시 

- 147 -

비교적 큰 효과를 보여, 군집 간 차이가 단순한 인력 보유 여부가 아니라 인력의 양과 질, 

그리고 이를 실제로 구현하는 기술 수행 역량의 결합에 의해 형성되고 있음을 확인할 수 

있다. 반면 ‘SW 중심 전략’(ηp²=0.073)이나 ‘표준화·글로벌 확장’(ηp²=0.065)은 

상대적으로 작은 효과크기를 보여, 군집 분리의 1차적 요인이라기보다는 성숙 단계에서 

점진적으로 강화되는 보완적·후행적 역량에 가까운 성격을 갖는 것으로 해석된다.

이러한 결과를 종합하면, 정책의 목표가 저성숙 군집(군집 2)의 비중을 축소하고 군집 

분포를 상향 이동(2→3 또는 1→4)시키는 데 있다면, 정책 초점은 전략 수립 중심 접근을 

넘어 투자–인력–기술 수행–학습–확산을 단계적으로 결합하는 구조적 개입으로 전환될 필

요가 있다.

세부지표(중분류)

F(3,363)

유의수준

Partial η²1)

1. 전략·거버넌스

12.452

.000

0.093

2. 기술역량

544.396

.000

0.818

3. 인적역량

335.113

.000

0.735

4. 비즈니스 혁신역량

38.317

.000

0.241

5. 생태계 혁신역량

22.335

.000

0.156

<표 4-

12

> 5대 영역 군집 간 차이에 기여한 핵심변수

- 148 -

영역(대분류)

세부지표(중분류)

F

유의수준

Partial η²1)

순위

1. 전략, 거버넌스

1.1. SW 중심 기업 전략

9.526

.000

.073

15

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

15.148

.000

.111

13

2. 기술역량

2.1. 기술혁신 투자

388.762

.000

.763

1

2.2. SW 기술 역량

69.311

.000

.364

4

2.3. AI・데이터 역량

31.048

.000

.204

5

2.4. 플랫폼 및 인프라 역량

25.368

.000

.173

9

3. 인적역량

3.1. SW・AI 전문인력 확보

82.450

.000

.405

3

3.2. SW・AI 고급인력 비중

295.671

.000

.710

2

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

28.923

.000

.193

7

3.4. 인재 유입 및 유지 역량

20.896

.000

.147

12

4. 비즈니스 역량

4.1. SW 기반 서비스 전환 역량

29.683

.000

.197

6

4.2. 혁신적 비즈니스모델 도입수준

25.997

.000

.177

8

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

24.138

.000

.166

10

5. 생태계 역량

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

13.908

.000

.103

14

5.2. 오픈소스 활용 수준

20.951

.000

.148

11

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

8.447

.000

.065

16

<표 4-

13

> 군집간 차이에 기여한 핵심변수(효과크기) 

라.

군집별 병목요인 분석 : RowPct

병목요인(RowPct) 분석은 각 기업에서 가장 낮은 세부지표를 식별한 후 이를 군집별로 

집계한 결과로, 해당 군집에서 반복적으로 전환을 제약하는 ‘약한 고리’를 의미한다. 

병목요인을 분석 결과, ‘군집 2’와 ‘군집 3’은 병목이 인적역량 전반에 집중되어 

인력 확보와 조직 학습이 전환의 최대 제약 요인으로 작용하고 있다. ‘군집 1’은 

SW·AI 전문인력 확보와 함께 생태계 확산(표준화·오픈소스 활용)에서 병목이 나타나 성

장 국면에서의 확산 한계를 보여준다. 반면 ‘군집 4’는 내부 역량은 충분하나 외부 확

산(표준화·글로벌, 오픈소스 활용)에서 병목이 발생하는 구조로, 정책적으로는 확산·파

급을 위한 정책 개입이 요구되는 집단으로 해석된다.

- 149 -

Tier

　

RowPct1)

count

군집4

5.2. 오픈소스 활용 수준

40.3 

27 

(선도·확산형)

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

40.3 

27 

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

10.4 

7 

3.1. SW・AI 전문인력 확보

4.5 

3 

2.4. 플랫폼 및 인프라 역량

1.5 

1 

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

1.5 

1 

5.1. 파트너십 및 협력 네트워크

1.5 

1 

군집1

3.1. SW・AI 전문인력 확보

39.9 

50 

(확장형)

5.2. 오픈소스 활용 수준

25.8 

32 

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

25.0 

31 

3.2. SW・AI 고급인력 비중

3.6 

5 

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

3.2 

4 

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

1.6 

2 

4.3. 고객 가치 혁신 역량 수준

0.8 

1 

군집3

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

26.8 

25 

(실행전환형)

3.1. SW・AI 전문인력 확보

25.2 

23 

3.2. SW・AI 고급인력 비중

18.7 

17 

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

14.1 

13 

5.2. 오픈소스 활용 수준

8.7 

8 

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

3.3 

3 

2.1. 기술혁신 투자

3.3 

3 

군집2

3.1. SW・AI 전문인력 확보

34.8 

29 

(기반구축형)

3.3. SW・AI 교육·훈련 수준

34.0 

29 

3.2. SW・AI 고급인력 비중

12.8 

11 

2.1. 기술혁신 투자

7.6 

6 

5.3. 표준화 및 글로벌 확장성

6.0 

5 

1.2. SW・AI 중심 기업 문화

2.4 

2 

5.2. 오픈소스 활용 수준

2.4 

2 

주1) RowPct(행비율)는 각 구간 내부에서 특정 중분류가 병목으로 나타난 비중(%)이며, count는 해당 중분

류가 병목으로 확인된 기업 수를 의미함

<표 4-

14

> 군집별 병목요인(RowPct) 상위 항목

마.

군집별 특성(profiling)  

1) 군집명과 군집별 특성

군집 분석 결과, 4개 군집은 단순히 점수가 높고 낮은 집단이 아니라, 보유한 역량의 구

성과 전환 과정에서 나타나는 병목의 성격이 서로 다른 유형으로 구분된다. 즉, 각 군집은 

SW·AI 전환의 ‘단계’가 다를 뿐 아니라, 왜 성과가 정체되거나 확산되지 않는지에 대

한 이유도 서로 다르다는 점이 확인된다.

① 군집 4 : 선도·확산형(고성숙, n=67)

먼저 군집 4(선도·확산형)는 전체 기업 중 가장 성숙도가 높은 집단으로, 기술 투자와 

- 150 -

SW·AI 인력 모두 충분히 확보되어 있다. AI·데이터, 소프트웨어 기술, 플랫폼·인프라 

등 핵심 기술 역량이 고르게 높아, 내부적으로는 전환을 추진하는 데 큰 제약이 없는 상

태다. 그러나 이 집단의 한계는 역설적으로 내부가 아니라 외부에 있다. 병목요인은 오픈

소스 활용과 표준화·글로벌 확장에 집중되어 있는데, 이는 기술과 인력은 충분하지만 성

과가 기업 내부에 머물고, 산업이나 시장 전체로 확산되는 구조가 아직 성숙하지 않았음

을 의미한다. 따라서 이 집단의 과제는 추가적인 기술 개발이 아니라, 성과를 함께 만들고 

공유하며 확산하는 단계로의 전환, 즉 생태계 관점의 확장이다.

② 군집 1: 확장·성장형(중고성숙, n=124)

군집 1(확장·성장형)은 중고성숙 단계에 위치한 집단으로, 핵심 기술과 전략적 기반은 

이미 확보했으나 본격적인 스케일업 과정에서 제약을 겪고 있다. 기술혁신 투자와 고급 

인력 비중, 전략과 문화 수준은 비교적 높아 성장 잠재력은 충분하다. 다만 병목 분석 결

과, 실제 개발·운영·통합을 담당할 ‘SW·AI 전문인력의 부족’이 가장 큰 제약으로 나

타났다. 이는 사업과 프로젝트가 확대되는 국면에서 이를 뒷받침할 실무 인력이 충분하지 

않아 확장 속도가 제한되고 있음을 의미한다. 여기에 오픈소스 활용과 표준·글로벌 확장 

역시 미흡하여, 성과가 재사용되거나 외부로 확산되는 구조가 아직 안정적으로 정착되지 

않은 상태다. 이 집단은 ‘핵심 역량은 있으나 규모 확장이 더딘 성장 병목 단계’에 해

당한다.

③ 군집 3: 실행·전환형(중성숙, n=92) 

군집 3(실행·전환형)은 전략과 방향성 측면에서는 비교적 성숙한 집단이다. 전략·기업

문화, AI·데이터 인식, 비즈니스 모델 도입, 파트너십 활동 등에서 상대적으로 높은 수준

을 보이며, SW·AI 전환의 필요성과 방향에 대한 이해는 분명하다. 그러나 실제 실행을 

뒷받침할 투자와 인적 기반이 부족해 전환이 구조적으로 정체되어 있다. 기술혁신 투자와 

인적역량 전반이 낮은 반면, 일부 비즈니스 활동은 활발해 ‘의지와 시도는 있으나 지속

성과 반복성이 약한’ 상태로 해석된다. 병목요인은 SW·AI 교육·훈련과 전문인력, 고급

인력 부족과 같은 인적 역량에 집중되어 있다. 이는 이 집단이 시범 사업이나 부분 도입 

단계에 머물 가능성이 높고, 성과가 나더라도 조직 전체로 확산되기 어려운 구조임을 시

사한다.

④ 군집 2: 기반 구축형(도입 초기·취약 단계, n=84)

마지막으로 군집 2(기반 구축형)는 전반적인 성숙도가 가장 낮은 집단으로, SW·AI 전환

의 초기 단계에 해당한다. 전략적 인식이나 방향성은 일부 존재하지만, 이를 실제 실행으

- 151 -

로 연결할 인력과 투자 기반이 매우 취약하다. 병목요인의 대부분이 전문인력 확보와 교

육·훈련에 집중되어 있으며, 기술혁신 투자 수준도 낮다. 이는 이 집단이 아직 본격적인 

전환을 논하기 이전 단계에 있으며, 단기적인 성과 창출보다는 기초 인력 확보와 학습·

훈련 체계 구축이 선결 과제임을 의미한다.

구분

달성률 기준

병목 Top 3 

(RowPct 기준)

강점 Top 5

취약 Top 5

군집 4

(선도·확산형)

●

기술혁신 투자

●

SW·AI 고급인력비중

●

SW·AI 전문인력확보

●

AI·데이터역량

●

SW·AI 중심 기업문화

●

오픈소스 활용

●

SW기반 서비스전환

●

인재 유입·유지

●

표준·글로벌 확장

●

고객가치혁신

●

오픈소스 활용 (40.3%)

●

표준·글로벌 확장(40.3%)

●

SW·AI중심 기업문화(10.4%)

군집 1

(확장·성장형)

●

SW·AI 고급인력비중

●

기술혁신투자

●

SW·AI 중심 기업문화

●

SW중심 기업전략

●

AI·데이터역량

●

오픈소스활용

●

SW·AI 전문인력확보

●

SW기술역량

●

SW기반 서비스전환

●

인재 유입·유지

●

SW·AI 전문인력(39.9%)

●

오픈소스활용(25.8%)

●

표준·글로벌 확장(25.0%)

군집 3

(실행·전환형)

●

AI·데이터 역량

●

혁신적 BM 도입 수준

●

파트너십 네트워크

●

SW·AI 중심 기업문화

●

고객가치혁신

●

SW·AI 고급인력비중

●

SW·AI 전문인력확보

●

기술혁신투자

●

인재 유입·유지

●

SW·AI 교육훈련 수준

●

SW·AI 교육훈련(26.8%)

●

SW·AI 전문인력(25.2%)

●

SW·AI 고급인력(18.7%)

군집 2

(기반구축형)

●

SW중심 기업전략

●

SW·AI 중심 기업문화

●

파트너십 네트워크

●

AI·데이터 역량

●

혁신적 BM 도입 수준

●

SW·AI 전문인력확보

●

SW·AI 고급인력비중

●

기술혁신투자

●

오픈소스활용

●

SW·AI 교육훈련 수준

●

SW·AI 전문인력(34.8%)

●

SW·AI 교육훈련(34.0%)

●

SW·AI 고급인력(12.8%)

<표 4-

15

> 군집별 강점과 약점

 

이상을 종합하면, 네 개 군집은 모두 SW·AI 전환이라는 동일한 목표를 향하고 있지만, 

어디에서 막히는지, 무엇이 먼저 필요한지는 명확히 다르다. 따라서 정책이나 지원 전략 

역시 평균적인 처방이 아니라, 각 군집의 전환 단계와 병목 구조에 맞춘 차별적 접근이 

필요함을 시사한다.

바.

군집별 정책 대상 식별

군집별 분포를 살펴보면, ‘군집2(기반구축형)’는 SDICI가 낮은 구간(대체로 20~35점대)

에 밀집되어 있으며, 종사자 수 역시 소규모 기업에 집중되어 있다. 이는 SW·AI 전환 초

기 단계에 있는 기업들이 역량과 조직 기반 모두에서 취약한 상태에 있음을 보여준다. 이 

구간의 기업들은 개별 기업의 자력만으로는 성장이 어렵기 때문에, 공동 인프라 구축, 공

- 152 -

동 인력 활용, 기초 운영체계 마련 등 전환을 위한 최소 조건을 형성하는 정책 개입이 우

선적으로 요구되는 집단으로 해석된다.

‘군집3(실행·전환형)’은 SDICI 점수가 중간 수준(30~50점대)에 위치함에도 불구하고, 

종사자 수는 상대적으로 제한된 구간에 밀집해 있다. 이는 전략적 인식이나 기술 이해 수

준은 일정 정도 확보되었으나, 투자 확대, 인력 내재화, 운영체계 고도화가 뒤따르지 않아 

역량이 조직 확장으로 연결되지 못하는 정체 또는 병목 구간이 존재함을 시사한다. 따라

서 이 집단에 대해서는 단순한 기술 지원보다는, 인력 확보 지원과 함께 DevOps·MLOps 

등 운영화 역량 강화, 투자 연계형 지원을 결합한 ‘전환 가속형 정책 패키지’의 효과가 

클 것으로 판단된다.

‘군집1(확장·성장형)’은 SDICI 50~60점대에서 두드러지게 분포하며, 종사자 수 역시 

중견 규모로 확대된 기업들이 다수 관찰된다. 이는 역량 고도화가 실제 조직 확장으로 이

어지는 전환 단계에 진입한 집단으로 해석할 수 있다. 이 단계에서는 기술이나 인력의 단

순 추가 투입보다는, 개발된 역량을 시장 성과로 전환하는 것이 핵심 과제가 된다. 따라서 

상품화·서비스화, 시장 진입 및 확산 전략, 유료 PoC와 레퍼런스 확보 등을 중심으로 한 

성과 전환 촉진형 지원이 정책적으로 적합하다.

마지막으로 ‘군집4(선도확산형)’는 SDICI가 높은 구간(60점대 후반에서 80점대)에 집중

되어 있으며, 종사자 수 또한 대규모로 분포하는 특징을 보인다. 특히 일부 기업은 매우 

큰 고용 규모를 동반하며 상단에 위치하는데, 이는 고역량 기업이 단순한 성과 우수 기업

을 넘어, 산업 전반으로 혁신과 성장을 확산시키는 생태계의 앵커(허브)로 기능할 잠재력

이 크다는 점을 보여준다. 이 단계에서는 개별 기업에 대한 직접 지원보다, 표준과 상호운

용성 확산, 협력사로의 기술·성과 전이, 글로벌 시장 확장 등을 통해 파급효과를 극대화

하는 레버리지형 정책 수단으로 정책의 초점을 전환할 필요가 있다.

종합하면, SDICI와 종사자 수의 관계는 전환의 수준이 높아질수록 조직 규모가 함께 확

대되는 구조적 경로를 보여주며, 군집별로는 전환 단계에 따라 서로 다른 병목과 정책 대

응 전략이 요구됨을 명확히 시사한다.

영역

설명

기업수

군집 4

(선도확산형)

군집 1

(확장·성장형)

군집 3

(실행·전환형)

군집 2

(기반구축형)

%

%

%

%

전  체

(367)

18.3

33.8

25.1

22.9

SDICI

40점 미만

(94)

0.0

0.0

16.0

84.0

40~50점 미만

(89)

0.0

16.9

77.5

5.6

<표 4-

16

> 군집별 정책대상(단위 : %)

- 153 -

사.

군집별 정책 지원 연계

SDICI 16개 세부지표를 활용한 군집분석 결과, SDV 전환 과정에서 기업 간 격차는 전략 

인식의 차이보다 투자 역량, 인적자원 확보 수준, 기술 실행역량의 결합 여부에 의해 구조

적으로 형성되고 있는 것으로 나타났다. 군집은 총 4개 유형으로 구분되었으며, 각 군집은 

단순한 성숙도 차이를 넘어 정책 개입의 목적과 수단이 상이한 정책대상 집단으로 해석될 

필요가 있다.

① 군집 4(선도·확산형): 성과 확산과 지속가능성을 높이는 ‘스케일업 품질’ 정책

군집 4(선도·확산형)는 SDICI 60점 이상 기업이 대부분을 차지하는 선도 집단으로, 대규

모 기업의 비중이 높다. 이들 기업은 내부적인 SDV 전환 역량은 이미 고도화된 상태이며, 

병목은 표준·글로벌 시장·외부 생태계 확산 단계에서 발생한다. 따라서 군집 4는 직접

적인 보호·육성 대상이라기보다, 산업 전반의 확산과 파급을 견인하는 앵커(anchor) 집단

으로 기능하도록 정책적으로 활용할 필요가 있다. 글로벌 표준·인증, 해외 실증 및 시장 

진출, 중소·중견기업과의 협력 촉진이 핵심 정책 수단으로 제시된다.

② 군집 1(확장·성장형): 운영·확산 병목 해소를 위한 ‘내재화 강화’ 정책

군집 1(성장형)은 기술 및 인적 기반은 상당 부분 확보되어 있으나, 사업화와 확산 단계

에서 한계를 보이는 집단이다. SDICI 50~70점 구간이 집중되어 있으며, 30~300인 규모의 

중견기업 비중이 높다. 이들은 내부 역량의 부족보다는 시장 진입, 스케일링, 생태계 연계

에서 제약을 받는 유형으로, 정책적으로는 표준화, 오픈소스 참여, 공동 GTM(Go-to 

-Market), 수요 연계 실증과 같은 확산·성과 창출 중심의 지원이 적합하다. 군집 1은 단

기간 내 가시적인 성과를 창출할 수 있는 ‘준(準)선도 집단’으로서 정책 성과 가시화를 

영역

설명

기업수

군집 4

(선도확산형)

군집 1

(확장·성장형)

군집 3

(실행·전환형)

군집 2

(기반구축형)

%

%

%

%

50~60점 미만

(112)

4.5

88.4

7.1

0.0

60~70점 미만

(72)

86.1

13.9

0.0

0.0

생태계

(대분류)

자동차 부품제조

(157)

12.7

36.3

22.9

28.0

ICT_HW

(37)

27.0

32.4

16.2

24.3

ICT_SW/서비스

(121)

24.0

38.8

24.0

13.2

인프라

(52)

15.4

15.4

40.4

28.8

기업규모

(종사자수)

10인 미만

(99)

0.0

7.1

39.4

53.5

10~30인 미만

(62)

0.0

12.9

51.6

35.5

30~100인 미만

(41)

0.0

43.9

39.0

17.1

100~300인 미만

(70)

24.3

67.1

7.1

1.4

300~1,000인 미만

(68)

33.8

64.7

0.0

1.5

1,000인 이상

(27)

100.0

0.0

0.0

0.0

- 154 -

담당하는 역할을 수행할 수 있다.

③ 군집 3(실행·전환형): 확보된 역량을 성과로 전환하는 ‘레버리지 강화’ 정책

군집 3(실행 전환형)은 전략·비즈니스 혁신 수준은 비교적 높으나, 고급 인력 확보와 

지속적 투자 측면에서 병목이 발생하는 집단이다. SDICI 40~60점 구간이 다수를 차지하며, 

ICT 서비스·인프라 중심의 중소·중견기업이 주를 이룬다. 이 집단은 인력·투자 병목만 

해소될 경우 상위 군집으로의 도약 가능성이 높아, 정책 개입에 따른 레버리지 효과가 가

장 큰 전략적 핵심 대상으로 평가된다. 고급 SW·AI 인력 확보 인센티브, 파일럿에서 프

로덕션 단계로의 전환을 지원하는 R&D 연계 프로그램, 민관 매칭 투자를 중심으로 한 전

환 가속 정책이 효과적이다.

④ 군집 2(기반구축형): 전환 착수를 위한 ‘패키지형 기반구축’ 정책

마지막으로, 군집 2(기반 구축형)는 SDICI 40점 미만 기업이 절대다수를 차지하고, 기업 

규모 또한 30인 미만 소기업이 중심을 이루는 집단이다. 이들 기업은 SW·AI 인력 부족과 

조직 학습 역량 미흡으로 인해 SDV 전환의 출발선에조차 도달하지 못한 상태에 해당한다. 

개별 기업 단위의 자생적 전환은 현실적으로 제한적이므로, 정책적으로는 공동 인프라·

공동 인력 풀 구축, 기초 SW·AI 도입, 현장 중심의 재교육과 같은 기초역량 구축형 개입

이 최우선적으로 요구된다. 군집 2는 평균 점수 제고보다 하위 구간 축소를 통해 생태계 

구조를 개선하는 핵심 정책대상으로 위치한다.

이상의 분석을 종합하면, SDV 전환 정책은 동일한 수단을 모든 기업에 일괄 적용하는 

방식에서 벗어나, 군집별 병목과 선행조건을 고려한 단계형·차등형 정책 설계로 전환될 

필요가 있다. 특히 저성숙 군집에 대해서는 투자와 인력에 대한 직접 개입을 강화하고, 

중·고성숙 군집으로 갈수록 확산과 파급을 중심으로 정책 레버리지를 조정하는 것이 전

체 생태계의 성숙도 분포를 상향 이동시키는 데 가장 효과적인 전략으로 판단된다.

- 155 -

구분

정책 대상(군집 특성)

지원수단(패키지 구성)

군집 4

선도·확산형

●

조직 전반에 SW·AI 전환 

정착

●

SDICI 고성숙 기업

●

대기업(300인 이상) 중심

①

 확산·표준·글로벌 패키지

●

표준·인증·상호운용성 지원, 글로벌 진출

② 오픈소스 리더십 패키지

●

오픈소스 거버넌스 구축, 커뮤니티/레퍼런스 

공개·확산

③ 인재 유지·성과 고도화 패키지

●

핵심인재 유지·경력경로 설계

●

고객가치·수익화 고도화, 서비스 품질·신뢰성 강화

군집 1 

확장·성장형

(운영·확산 

보완형)

●

기술, 인력 등 전환 추진 

역량은 있으나 조직 

전체로 확산이 더딘 기업

●

중견·중기업 중심

●

100-1000인 규모 중심

① 전문인력 확충·재배치

●

현장형 전문인력 채용 지원

●

직무전환(Reskilling)·내부 전환 트랙

② 운영·품질 내재화 패키지

●

DevSecOps/MLOps 표준 도입

●

운영/SRE·플랫폼 엔지니어링 구축

③ 개방형 확산 기반 구축

●

오픈소스 활용·컴플라이언스 체계

●

표준·레퍼런스 아키텍처 보급

군집 3

실행 전환형

●

전략·기술·비즈니스 혁신은 

높으나 투자·인력 부족

●

소기업·중소기업 중심

① 투자 레버리지 패키지

●

공동 R&D(산학연 컨소시엄)

●

스케일업 매칭·중대형 과제

② 고급인재 병목 해소

●

고급인재 채용·유치 인센티브

●

프로젝트 리더 공유·파견

③ 실행 프로젝트 전환 지원

●

제품·서비스화 코칭

●

현장 실증·레퍼런스 확보

군집 2

기반구축형

●

전환이 아직 작동하지 

않는 초기 단계 기업

●

초소형·소기업 중심

①

 투자·착수 패키지

●

전환 PoC·파일럿 바우처

●

소액 다건 매칭 투자

●

클라우드·툴 체험 크레딧

②

 인력·학습 패키지

●

공유인력·파견 활용

●

전문인력 채용 인센티브

●

프로젝트 결합형 교육훈련

③

 운영 정착 패키지

●

최소 MLOps/DevOps 표준 템플릿

●

데이터·프로세스 컨설팅

공통

(2·3집단 우선) 

‘고급인재 

병목’ 대응

●

고급인력 부족으로 실행이 

정체된 기업

①

 고급인재 공동활용 인프라

●

지역·산업 단위 고급인력 공유풀

●

프로젝트 리더 파견

●

민관 공동 인재양성(석·박·전문과정) 및 채용 연계

<표 4-

17

> 군집별 특성과 정책 연계

- 156 -

12)

 모든 모형에는 기업 규모, R&D 강도, SW 인력비중과 함께 업종 더미를 통제변수로 포함하여, SDICI 효과의 독립

성을 확보하였다.

4.

SDICI 기반 회귀분석

가.

분석 개요와 분석 모형

SDV 전환이 본격화되는 환경에서 기업의 혁신성과는 단순한 투자 규모나 개별 기술 도

입 여부만으로 설명되기 어렵다. 실제로는 전략과 거버넌스, 기술역량, 인적역량, 비즈니스 

전환 역량, 생태계 협업 역량이 어떻게 결합·운영되는지가 성과 창출의 핵심 요인으로 

작용한다. 이러한 인식에 기반하여 SDICI는 기업의 소프트웨어중심혁신역량을 영역별로 계

량화하고, 이를 통해 역량의 성숙도 수준과 구조적 유형(군집)을 동시에 진단할 수 있도록 

설계하였다.

본 연구는 SDICI 기반 진단 결과가 실제 기업 성과인 ‘SDV 매출’과 실질적으로 연결

되는지를 검증하고, 나아가 어떤 역량이 어떤 유형의 기업에서 더 효과적으로 성과로 전

환되는지를 실증적으로 규명하였다. 특히 본 분석은 SDICI 지표의 설명력을 단순 검증하는 

데 그치지 않고, 분석 결과를 정책 패키지 설계에 직접 활용할 수 있는 근거를 제시하는 

데 초점을 두었다.

이를 위해 본 연구에서는 다음 네 가지 정책적 쟁점을 중심으로 분석을 수행하였다. 첫

째, SDICI 기반 성숙도 단계가 기업 간 SDV 매출 수준의 차이를 유의하게 구분하는지를 

검토하였다. 둘째, SDICI를 구성하는 5개 영역 중 SDV 매출 증대에 기여하는 핵심 역량이 

무엇인지를 분석하였다. 셋째, 기업의 역량을 구성하는 유형(군집)에 따라 동일한 역량이 

성과로 전환되는 효과가 상이한지를 검증하였다. 넷째, SDV 매출이 아직 발생하지 않은 

기업과 이미 발생한 기업이 혼재된 현실을 고려하여, 성과의 ‘발생 단계’와 ‘확대 단

계’를 구분하여 분석할 필요성을 함께 검토하였다.

이러한 분석 목적을 달성하기 위해 본 연구는 세 단계의 회귀모형을 설정하였다. ① 모

형 1은 SDICI 성숙도 단계 더미를 활용하여 성숙도 수준에 따른 SDV 매출의 차이를 검증

하는 모형이다. ② 모형 2는 SDICI의 5개 영역을 동시에 투입하여, 영역별로 SDV 매출과 

직접적으로 연계되는 성과 레버를 도출하는 데 목적을 둔다. ③ 모형 3은 여기에 기업 유

형을 나타내는 군집(4개 유형)과 SDICI 영역×군집 상호작용항을 추가하여, 유형별로 역량

의 성과 전환 효과가 달라지는지를 검증한다.12) 

모형 적합도 분석 결과, 성숙도만을 포함한 ‘모형 1’(R²=0.686)에 비해 SDICI 5개 영

- 157 -

역을 포함한 ‘모형 2’(R²=0.760)에서 설명력이 유의하게 개선되었으며, 군집과 상호작

용을 포함한 ‘모형 3’(R²=0.833)에서 설명력이 추가로 크게 향상되었다. 이는 SDV 매

출을 설명하는 데 있어 SDICI 성숙도 수준뿐 아니라, 영역별 역량 구성과 기업 유형별 전

환효과의 차이를 함께 고려하는 것이 중요함을 시사한다.

또한 종속변수를 SDV 매출(2024년)로 변경하여 동일한 모형 사양을 반복 추정한 결과에

서도 핵심적인 분석 결과는 유지되었다. 모형 적합도는 2025년 분석과 동일하게 모형 1 

→ 모형 2 → 모형 3 순으로 단계적으로 개선되었으며, 기술역량의 정(+) 효과와 군집별 

전환효과의 이질성 역시 일관되게 확인되었다. 이는 본 분석 결과가 특정 연도에 한정된 

일회적 결과가 아니라, 정책 설계에 활용 가능한 비교적 안정적인 구조적 관계임을 보여

준다.

구분

모형 1 R²

모형 2 R²

모형 3 R²

비고

’25년 SDV 매출(기본)

0.686

0.760

0.833

종속변수: ln(SDV+1)

’24년 SDV 매출 (강건성)

0.702

0.770

0.843

동일 사양 반복 추정

관측치(N)

356

356

356

완전사례 기준

<표 4-

18

> 회귀 분석 모형별 설명력 비교

나.

분석 결과

1) 모형 1 결과: 성숙도 단계별 SDV 매출 차이

모형 1 분석 결과, 성숙도 4단계(고성숙)를 기준으로 성숙도 1~3단계 기업의 SDV 매출은 

통계적으로 유의하게 높은 수준으로 나타났다. 특히 성숙도 1단계에서는 SDV 매출 격차가 

매우 크게 관측되어, 성숙도 하위 집단일수록 SDV 매출 성과가 구조적으로 제한되고 있음

을 시사한다. 이는 SDV 전환 초기 단계에 있는 기업의 경우, 고도화된 전략이나 사업모델 

이전에 기술·인력·운영 측면에서의 최소한의 역량 요건을 확보하는 것이 성과 창출의 

선결 조건임을 의미한다. 따라서 정책적으로는 저성숙 집단을 대상으로 한 기초 역량 구

축 중심의 지원이 중요한 과제로 도출된다.

성숙도 레벨

계수(로그)

p-value

기준 대비 변화율

3

-0.745**

0.016

-52.5%

2

-0.838**

0.043

-56.7%

1

-2.177***

<0.001

-88.7%

<표 4-

19

> 성숙도 단계별 SDV 매출 차이

  주) 변화율은100×(exp(계수)−1)로 환산

- 158 -

2) 모형 2 결과: SDICI 5개 영역 효과

SDICI를 5개 영역으로 분해하여 투입한 모형 2 분석 결과, 기술역량은 SDV 매출과 강한 

정(+)의 관계를 보이며, SDV 매출 성과를 설명하는 핵심 요인으로 확인되었다. 이는 SDV 

매출 창출에 있어 플랫폼·아키텍처, 소프트웨어 품질, 개발·검증 체계 등 기술적 기반이 

가장 직접적인 영향을 미친다는 점을 시사한다.

반면, 비즈니스 혁신역량은 SDV 매출과 음(-)의 관계가 관측되었다. 이 결과는 비즈니스 

혁신이 불필요하다는 의미로 단정하기보다는, 몇 가지 구조적 가능성을 시사하는 것으로 

해석할 필요가 있다. 첫째, 비즈니스 혁신 활동이 단기 매출 성과로 즉시 연결되기보다는, 

조직·프로세스·사업모델 전환 등 매출화 이전 단계의 활동으로 나타날 가능성이 있다. 

둘째, 기술역량이나 인적역량과의 자원배분 트레이드 오프로 인해 단기적으로는 매출 성

과와 반대 방향의 관계가 관측될 수 있다. 셋째, 성과 전환에 시차(lag)가 존재하여, 단면 

분석에서는 음(-)의 관계로 포착될 가능성도 배제할 수 없다. 

이에 따라 정책적으로는 비즈니스 혁신 활동의 단순한 확대보다는, 혁신 활동이 SDV 매

출로 연결되는 구조와 경로를 정렬하는 정책 설계가 필요함을 시사한다.

영역

계수(1.00 증가 기준)

p-value

0.01 증가 시 변화율

1. 전략과 거버넌스

-0.682

0.935

-0.7%

2. 기술역량

25.810***

<0.001

29.4%

3. 인적역량

4.339

0.127

4.4%

4. 비즈니스 혁신역량

-20.614***

<0.001

-18.6%

5. 생태계 혁신역량

-5.125

0.745

-5.0%

<표 4-

20

> SDICI 5개 영역의 SDV 매출 효과(0.01 증가 기준, ’25p)

주) 변화율은 100×(exp(계수)−1)로 환산

3) 모형 3 결과: 군집별 전환효율 차이(유형별 처방근거)

모형 3에서는 SDICI 5개 영역과 군집(4유형) 간의 상호작용항을 포함하여, 동일한 역량 

강화가 기업 유형에 따라 성과로 전환되는 효과가 서로 다른지를 검증하였다. 상호작용항

(총 15개)에 대한 공동 검정 결과, 유형별 전환효율의 차이는 통계적으로 매우 유의한 수

준으로 확인되었다(χ²=80.39, df=15, p=0.000). 이는 동일한 역량이라 하더라도 기업의 역

량 구성 유형에 따라 SDV 매출로 전환되는 효과가 상이함을 의미한다.

- 159 -

본 연구에서는 SDICI의 각 영역이 SDV 매출에 어떠한 방식으로 기여하는지를 보다 정교

하게 파악하기 위해, 군집별 이질성을 반영한 회귀분석과 함께 매출의 ‘발생’과 ‘확

대’를 구분하는 Two-part 분석을 병행하였다. 이를 통해 단순한 평균 효과가 아니라, 기

업의 전환 단계와 유형에 따라 어떤 역량이 언제 성과로 작동하는지를 구조적으로 해석하

고자 하였다.

먼저, 군집별로 SDICI 각 영역이 0.01 증가할 때 SDV 매출이 얼마나 변화하는지를 분석

하였다. 

영역

군집4

(선도확산형)

군집1

(확장·성장형)

군집3

(전환·협업형)

군집2

(기반구축형)

1. 전략과 거버넌스

-20.6%

19.2%

-14.4%*

-6.1%

2. 기술역량

79.9%***

28.9%***

22.6%***

50.0%***

3. 인적역량

43.9%***

-2.6%

3.6%

25.3%***

4. 비즈니스 혁신역량

-35.5%***

-28.7%***

-21.6%***

-23.2%*

5. 생태계 혁신역량

-46.7%**

-19.1%

87.1%**

-23.1%

<표 4-

21

> 군집과 SDICI 영역의 성과 기여효과(0.01 증가 시 SDV 매출 변화율, ’25p)

  주) 별표는 군집별 선형결합(기준+상호작용)의 유의수준(*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10)

분석 결과를 보면, 기술역량은 모든 군집에서 SDV 매출에 일관되게 긍정적인 영향을 미

치는 핵심 요인으로 확인된다. 선도·확산형 기업군(79.9%)에서는 기술역량이 매출 확대에 

매우 큰 효과를 보였으며, 기반구축형 기업(50.0%)군에서도 기술역량 증가는 매출 증가와 

강하게 연결되었다. 이는 기술역량이 성숙 기업에서는 ‘스케일 확대’를, 저성숙 기업에

서는 ‘첫 매출 창출’을 가능하게 하는 보편적 성과 레버로 작동하고 있음을 의미한다. 

다시 말해, 기업의 유형이나 현재 단계와 무관하게 SDV 매출을 만들어내고 키우는 데 있

어 ‘기술역량’은 가장 기본적이면서도 직접적인 결정요인이다.

반면 인적역량의 효과는 군집에 따라 뚜렷한 차이를 보인다. 기반구축형 기업군(25.3%)

과 선도·확산형 기업군(43.9%)에서는 인적역량이 매출 증가에 유의미한 긍정적 영향을 

미친 반면, 중간 단계의 기업군에서는 그 효과가 제한적이거나 통계적으로 유의하지 않았

다. 이는 인적역량이 모든 단계에서 동일하게 작동하는 요인이 아니라, 전환의 초기 단계

나 이미 일정 수준 이상의 성숙 단계에서 특히 중요한 역할을 수행함을 시사한다. 즉, 인

적역량은 기술역량을 대체하는 요인이 아니라, 기술 기반 위에서 성과를 확장·안정화하

는 역할을 수행하는 보완적 요인으로 해석할 수 있다.

- 160 -

13)

 발생 단계는 로지스틱 회귀로, 확대 단계는 양(+) 기업만 대상으로 ln(SDV) 회귀로 추정하였다. 발생 단계에서는 

업종 더미 포함 시 분리(separation) 가능성이 있어 업종 더미를 제외하고 추정하였다.

비즈니스 혁신역량은 군집분석 전반에서 일관되게 음(-)의 효과를 보였다. 이는 비즈니

스 혁신이 불필요하다는 의미라기보다는, 해당 활동이 단기적인 매출 성과로 연결되기 이

전 단계의 특성을 강하게 반영하고 있음을 시사한다. 조직 개편, 사업모델 전환, 프로세스 

재설계와 같은 비즈니스 혁신은 중장기적으로는 필수적인 전환 요소이지만, 단기적으로는 

비용 증가나 불확실성 확대로 인해 매출 지표에는 부정적으로 나타날 수 있다. 또한 제한

된 자원을 비즈니스 혁신에 집중하는 과정에서 기술이나 인적역량에 대한 투자가 상대적

으로 위축되는 자원 배분의 트레이드오프가 발생했을 가능성도 함께 고려할 필요가 있다.

생태계 혁신역량은 군집별로 매우 상이한 양상을 보였다. 특히 전환·협업형 기업군에

서는 생태계 혁신역량(87.1%)이 SDV 매출에 매우 강한 긍정적 효과를 나타낸 반면, 다른 

군집에서는 효과가 미미하거나 오히려 부정적으로 나타났다. 이는 외부 협력과 파트너십

이 모든 기업에 동일한 성과를 보장하지 않으며, 내부 역량과 준비 수준이 일정 수준 이

상 확보된 기업에서만 매출로 전환될 수 있는 선택적 레버임을 의미한다.

본 연구의 분석 대상에는 SDV 매출이 0인 기업이 일정 비중 포함되어 있어, 단일 회귀

모형만으로는 성과 구조를 충분히 설명하는 데 한계가 존재한다. 이에 SDV 매출의 형성과 

확대 과정을 보다 정밀하게 분석하기 위해 Two-part 분석을 추가로 수행하였다. Two-part 

분석은 성과를 하나의 연속적 결과로 보지 않고, ① 매출이 발생하는 단계와 ② 이미 발

생한 이후 매출이 확대되는 단계를 구분하여 각각의 결정 요인을 추정하는 방법이다.13)

영역

발생(Logit)1) 

확대(OLS)2) 

OR(0.01↑)

p-value

0.01↑ 변화율

p-value

1. 전략과 거버넌스

1.05

0.794

-2.5%

0.761

2. 기술역량

1.60***

0.006

24.9%***

<0.001

3. 인적역량

1.09

0.678

5.5%**

0.042

4. 비즈니스 혁신역량

0.68

0.228

-17.6%***

<0.001

5. 생태계 혁신역량

3.97

0.435

-6.6%

0.635

<표 4-

22

> SDV 매출 발생과 확대에 대한 Two-part 분석 결과 요약(’25년 SDV 매출)

  * 발생(Logit) 단계는 분석 표본에서 SDV 매출이 0인 관측치가 12개로 추정, 불확실성이 상대적으로 클 수 있으므

로, OR의 크기 해석은 유의수준을 함께 고려해야 함

  주1) 발생(Logit): SDV 매출이 ‘있게 되는지(0→양수)’를 결정하는 요인 분석

  주2) 확대(OLS): SDV 매출이 이미 있는 기업에서 ‘얼마나 커지는지(성장)’를 결정하는 요인 분석

- 161 -

분석 결과, 매출의 ‘발생’ 단계에서는 기술역량만이 통계적으로 유의한 영향을 미쳤

다. 기술역량이 0.01 증가할 경우 SDV 매출이 발생할 오즈(odds)는 약 1.60배 증가하는 것

으로 나타났으며(p=0.006), 이는 SDV 매출을 처음 만들어내는 데 있어 전략이나 인력, 협

업보다도 기술을 실제로 구현하고 검증할 수 있는 능력이 절대적인 조건임을 의미한다. 

반면 매출이 이미 발생한 이후의 ‘확대’ 단계에서는 기술역량(+24.9%)과 함께 인적역량

(+5.5%)이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 기술역량이 매출의 규모를 결정하

는 핵심 동력이라면, 인적역량은 그 성장을 지속 가능하게 만드는 보조 동력으로 작동한

다고 해석할 수 있다. 이 단계에서도 비즈니스 혁신역량은 단기적으로는 매출 확대와 음

(-)의 관계를 보여, 성과 이전 단계의 특성이 다시 한번 확인되었다.

다.

시사점과 정책 지원 방안

회귀분석 결과를 종합하면, SDV 매출의 발생과 확대를 좌우하는 요인은 단일하지 않으

며, 어떤 역량이 성과로 전환되는지는 기업의 전환 단계와 역량 구성에 따라 달라진다는 

점이 분명하게 드러난다. 다만 그중에서도 모든 기업에 공통적으로 적용되는 핵심 요인과, 

유형별로 차별적 접근이 필요한 요인이 구분된다.

먼저 가장 분명한 결과는 ‘기술역량’의 결정적 중요성이다. 모든 분석 모형에서 기술

역량은 SDV 매출의 ‘발생’과 ‘확대’ 모두에 일관되게 긍정적인 영향을 미쳤다. 이는 

기업의 성숙도 수준이나 군집 유형과 관계없이, SDV 매출을 만들어내고 이를 키워 나가는 

과정에서 기술역량이 가장 기본적이고 직접적인 토대 역할을 한다는 것을 의미한다. 다시 

말해, 기술역량 없이 성과로의 전환은 구조적으로 어렵다. 따라서 정책 지원은 특정 유형

의 기업만을 선별적으로 지원하는 방식보다는, 모든 정책 대상 기업을 포괄하는 기술역량 

강화 중심의 공통 기반 패키지를 중심축으로 설계하는 것이 가장 효율적이다.

반면 ‘인적역량’과 ‘생태계 혁신역량’은 기업 유형에 따라 성과로 전환되는 양상이 

다르게 나타났다. 일부 기업에서는 긍정적인 효과가 확인된 반면, 다른 유형에서는 효과가 

제한적이거나 방향이 상반되게 나타나기도 했다. 이는 이들 영역에 대해 전 기업을 대상

으로 동일한 방식의 획일적 지원을 적용할 경우 정책 효과가 반감될 수 있음을 시사한다. 

특히 생태계 혁신역량의 경우, 어떤 기업에서는 SDV 매출 확대에 기여하지만, 다른 기업

에서는 오히려 단기 성과와 충돌하는 모습도 관찰되었다. 이는 협업·확장 중심의 지원이 

기업의 준비 수준에 따라 성과를 촉진할 수도, 반대로 분산시킬 수도 있음을 의미한다. 따

라서 인적역량과 생태계 역량은 군집별 전환효율과 성숙도 수준을 고려한 조건부·맞춤형 

- 162 -

모듈로 설계하는 것이 바람직하다.

‘비즈니스 혁신역량’에 대해서는 더욱 신중한 해석이 필요하다. 단면 분석에서 반복

적으로 음(-)의 관계가 관측되었다는 점은, 비즈니스 혁신이 불필요하다는 의미라기보다

는, 그 효과가 SDV 매출로 나타나기 이전 단계에 머물러 있을 가능성을 시사한다. 예를 

들어 조직 개편, 프로세스 재설계, 사업모델 전환과 같은 활동은 단기적으로는 비용과 부

담을 증가시키지만, 성과가 매출로 가시화되기까지는 시간이 필요하다. 또한 한정된 자원

을 비즈니스 혁신에 집중 투입하는 과정에서 기술이나 인적역량에 대한 투자가 상대적으

로 줄어드는 자원배분의 트레이드오프, 혹은 혁신 성과와 매출 간의 시간적 시차 역시 함

께 고려해야 한다. 따라서 비즈니스 혁신은 단독 정책 수단이 아니라, 기업의 전환 단계와 

결합된 보조적 수단으로 다루는 것이 적절하다.

이러한 분석 결과를 종합하면, 정책 지원은 ‘공통 기반 + 유형별 특화’의 이중 구조

로 설계하는 것이 적절하다. 우선 공통 기반 패키지는 모든 정책 대상 기업을 포괄하는 

기술역량 중심의 기본 패키지로 구성한다. 여기에는 플랫폼·아키텍처의 표준화와 재사용 

체계 구축, DevOps 및 테스트 자동화, 품질·보안·안전체계 확립, OTA 운영체계 고도화 

등 SDV 전환의 최소 필수 인프라가 포함된다. 그 위에 기업 유형별 특화 패키지를 결합한

다. ‘기반 구축형(군집2)’ 기업에는 기술역량과 인적역량을 동시에 끌어올리는 결합형 

지원이 필요하다. 교육·재훈련, 역할체계 정립, 핵심 직무 인력 확보를 기술 인프라 및 

개발·운영 체계 구축과 연계하여 지원함으로써, SDV 전환 초기 단계에서 요구되는 최소

한의 실행 역량을 조기에 확보하도록 유도해야 한다. 이 단계에서는 비즈니스 혁신을 과

도하게 확대하기보다는, ‘첫 SDV 매출 발생’에 초점을 둔 상용화 설계 중심으로 적용하

는 것이 바람직하다.

‘전환·협업형(군집3)’ 기업의 경우에는 기술 보강을 전제로, 협업 역량을 실제 매출 

구조로 전환하는 것이 핵심 과제다. 따라서 공동 상품화, 채널 연계, 수익 배분 구조 설계 

등 ‘매출형 파트너십’ 중심의 정책 수단이 효과적이다. 한편 ‘확장·성장형(군집1)’ 

기업에는 기술 고도화와 더불어 혁신 과제의 선택과 집중, 제품화 및 시장 진입 전략을 

결합하여, 실질적인 성장 단계로의 이행을 촉진하는 정책 개입이 적합하다.

요약하면, 본 회귀분석 결과는 SDV 정책이 평균적인 지원이나 단일 수단 중심 접근을 

넘어, 기술역량을 공통 기반으로 삼되 기업 유형별 전환 메커니즘에 맞춰 정교하게 설계

되어야 함을 분명히 보여준다.

- 163 -

14)

 기업 종사자 수는 일반적으로 우측으로 긴 꼬리를 가진 비대칭 분포를 보인다. 일부 대기업이 전체 분산을 확대시

키는 구조에서 원자료를 그대로 사용할 경우 회귀계수의 왜곡, 이분산성 문제, 상관계수의 과대추정 등이 발생할 

수 있다. 로그 변환은 분포를 보다 안정화시켜 왜도와 극단값의 영향을 완화하고, 회귀모형의 적합성을 개선하는 

효과가 있다. 또한 로그 변환을 활용하면 규모 증가에 따른 한계효과를 탄력성(elasticity) 개념으로 해석할 수 있

어, 예를 들어 ‘종사자 수가 1% 증가할 때 SDICI가 몇 % 변화하는가’와 같은 보다 직관적이고 비교 가능한 해석이 

가능해진다. 이는 규모가 급격히 증가할수록 한계효과가 체감되는 현실적 구조를 반영하는 데에도 유용하다.

5.

SDICI와 주요 변수간 관계

가.

SDICI 종합점수와 종사자 수의 관계

SDICI(소프트웨어 중심 혁신 역량 지표) 종합점수와 기업 종사자 수 간의 관계를 분석한 

결과, 두 변수 사이에 뚜렷한 양(+)의 상관관계가 관찰되었다. 특히 종사자 수에 로그(Log) 

변환을 적용했을 때 상관성이 더욱 명확하게 나타나는데, 이는 기업 규모가 커질수록 소

프트웨어 중심의 혁신 역량이 동반 상승하는 경향이 있음을 시사한다.

기업 종사자 규모와 SDICI 간에 양(+)의 상관관계가 나타나는 경우, 그 관계가 기업의 실

질적 소프트웨어 중심 혁신역량을 반영하는 것인지, 아니면 지표 자체가 규모에 구조적으

로 유리하게 설계되어 있기 때문인지를 구분할 필요가 있다. 

SDICI의 구성 항목 중 상당수는 일정 수준 이상의 조직 규모와 자원 투입을 전제로 하

는 '구조적 제도화' 특성을 지니고 있다. 예를 들어, 소프트웨어 전담 조직 운영, 체계적 

전략 수립, DevOps·MLOps 인프라 확보, 오픈소스 및 국제표준 대응 등은 상당한 인적·

재정적 자원이 소요되는 고정비 성격의 지표이다. 대규모 기업은 이러한 혁신 요소를 형

식화하고 내재화할 수 있는 안정적인 기반을 갖추고 있어, 소규모 기업에 비해 지표상 유

리한 위치를 점하기 쉬운 구조적 제약이 존재한다. 이러한 상황에서 기업 규모의 영향력

을 통제하지 않은 채 SDICI를 해석할 경우, 대기업의 역량은 과대평가되고 중소·중견기업

의 전환 잠재력은 과소평가될 위험이 있다. 이에 본 연구는 기업 규모 변수를 로그 변환

하여 규모 효과에 따른 왜곡을 완화하고자 하였다.14)

따라서, 종사자 규모와 SDICI 점수의 양(+)의 상관관계는 대기업이 구조적·제도적 혁신 

역량을 구축할 여력이 더 크다는 사실을 반영한다. 그리고 이러한 결과가 대기업만이 소

프트웨어 전환이 가능하다는 것을 의미하지는 않는다. 오히려 적절한 정책적 개입과 지원

이 뒷받침된다면, 일정 규모 이상의 중견기업들이 혁신 임계치(Threshold)를 통과하여 유

의미한 소프트웨어중심 전환을 이룰 수 있음을 시사한다.

- 164 -

<그림 4-

8

> 군집별 기업 분포 : SDICI 점수 X 종사자수

나.

SDICI 종합점수와 SDV 매출의 관계

SDICI와 SDV 매출의 관계를 분석한 결과, 전반적으로 SDICI 점수가 상승할수록 SDV 매

출비중이 증가하는 양(+)의 경향이 관찰된다. 이는 SDICI가 단순한 내부 관리 지표를 넘어, 

실제 시장 성과와 구조적으로 연동된 혁신역량 지표임을 보여준다.

그러나 관계는 선형적이지 않다. SDV 매출비중이 로그스케일임에도 불구하고, SDICI 

40~60 구간에서 분산이 크게 나타난다. 이는 동일한 SDICI 수준에서도 기업 간 성과 편차

가 매우 크다는 것을 의미한다. 반면 SDICI 60점 이상 구간에서는 고매출 기업이 집중되는 

경향이 뚜렷하다. 특히 대형 버블(매출 규모가 큰 기업)은 대부분 SDICI 60점 이상에 분포

한다.

이러한 분포는 SDICI가 일정 수준을 초과할 때 SDV 매출이 비선형적으로 확대되는 구조

적 임계치(threshold)가 존재할 가능성을 강하게 시사한다. 즉, SDICI가 낮은 구간에서는 

SW·AI 인력 확대나 역량 투자에도 불구하고 매출 전환 효과가 제한적일 수 있으며, 일정 

수준 이상에서 한계효과가 급격히 증가하는 S-curve 구조가 형성될 가능성이 높다.

- 165 -

군집별 구조적 특징을 살펴보면, 저성숙 구간 (SDICI 20~40점)은 SDV 매출비중이 낮고 

분산도 제한적이다. 이는 SDV 전환 초기 단계로, 기초 인프라 및 전략 역량이 충분히 형

성되지 않은 상태로 해석된다. 중간 SDICI 구간(약 40~60점)은 매출비중의 분산이 가장 크

게 나타나는 구간이다. 일부 기업은 높은 매출 비중으로 도약하였으나, 다수 기업은 낮은 

매출 비중에 머무른다. 이는 전환 성공·실패가 혼재하는 구조적 과도기 구간임을 의미한

다. 고 SDICI 구간(약 60점 이상)은 SDV 매출비중이 높은 기업이 집중되어 있으며, 매출 

규모도 상대적으로 크다. 이는 플랫폼 통제권 및 SW 기반 수익모델이 정착된 단계로 해

석된다. SDICI 50~60 구간은 역량 투자 대비 성과가 안정적으로 실현되지 않는 영역으로, 

구조 전환 비용이 이미 발생하였으나, 수익 구조 전환이 완결되지 않은 단계일 가능성이 

높다.

다음은 SDICI 종합점수(0~100점)와 SDV 매출비중(로그스케일) 간의 관계를 군집별로 나

타낸 것이다.

- 166 -

<그림 4-

9

> 4개 군집별 분포 : SDICI 점수 X SDV 매출 비중

주) SDICI 종합점수(가로축)와 SDV 매출 비중(세로축, 로그축), 버블 크기는 SDV 매출 규모를 의미 

이를 정책 대상과 정책 수단의 연계 관점에서 해석하면, 버블 차트의 좌하단 영역은 기

초 역량, 인프라, 인력 확보를 중심으로 한 직접 지원이 요구되는 핵심 정책 대상군으로 

분류할 수 있다. 반면, 중간 점수 구간에서 SDV 매출 비중이 상승하는 기업군은 기술 도

입 단계를 넘어 운영화·제품화(프로덕션 전환)로의 이행이 관건인 집단으로, 유료 PoC, 

레퍼런스 확보, 서비스 운영 모델 정립을 결합한 ‘가속 트랙’ 방식의 지원이 적합하다. 

우측 상단에 위치한 고점·고비중·대형 버블 기업군은 생태계 파급 효과가 기대되는 앵

커 집단으로 간주할 수 있으며, 이들에 대해서는 표준화 및 상호운용성 강화, 협력사로의 

전이 확산, 글로벌 시장 진출 지원을 집중 배치함으로써 정책 효과의 확산과 환류를 극대

화할 수 있다.

다.

SDICI 종합점수와 SW·AI 인력의 관계 

본 연구에서 SDICI의 5대 영역을 비교 분석한 결과, 인적역량 영역의 달성률이 상대적으

- 167 -

15)

 SW·AI 전문인력 규모를 원자료(절대 인원 수)가 아닌 ln(1+전문인력) 형태로 변환하여 분석하는 것은 분포 왜곡 

보정, 0값 처리, 탄력성 해석 가능성, 비선형 구조 반영, 규모 통제 변수와의 정합성 확보라는 다중 목적을 동시에 

충족하는 계량적 처리 방식이기 때문이다.

로 가장 낮게 나타났다. 이는 SDV 전환 과정에서 기술·전략·플랫폼 기반은 일정 부분 

구축되었음에도 불구하고, 이를 실질적으로 구현·확산할 수 있는 인적 기반이 상대적으

로 취약함을 시사한다. 특히 군집분석 결과, 하위 군집에 해당하는 군집 2와 군집 3의 핵

심 병목 요인이 인적역량, 그중에서도 SW·AI 전문인력 확보에 집중되어 있음을 확인하였

다. 이에 본 분석에서는 SW·AI 전문인력 규모가 군집 유형과 SDICI 수준에 따라 어떻게 

달라지는지를 중심으로 인적역량 병목의 구조적 특성을 검토하였다.

분석 결과, 군집 간 SW·AI 전문인력 규모는 구조적으로 매우 뚜렷한 차이를 보였다. 

전문인력 규모를 ln(1+전문인력) 기준으로 비교한 결과15), 하위 군집인 ‘군집 2’(기반구

축형)와 ‘군집 3’(실행전환형)에서는 전문인력이 없거나 극히 소수에 그친 기업이 다수

를 차지한 반면, 상위 군집인 ‘군집 4’(선도확산형)에서는 SW·AI 전문인력 규모가 현

저히 큰 기업들이 집중적으로 분포하였다. 이러한 분포 차이는 일원분산분석(ANOVA)에서

도 매우 유의하게 확인되었으며(F=127.6, p<0.001), 군집 간 평균 차이가 통계적으로 명확

함을 보여준다. 이는 인적역량이 단순한 보조 변수에 그치는 것이 아니라, 군집을 구분하

는 핵심 구조 변수로 작동하고 있음을 의미한다.

군집유형

기업수

SW전문인력

SW전문인력=0 

비중

ln(1+전문인력) 

평균

중위수

평균

표준편차

군집 4

67

207.24

110

4.5%

4.581

1.440

군집 1

124

27.73

6

40.3%

1.940

1.819

군집 3

92

3.22

3

31.5%

1.116

0.856

군집 2

83

1.31

0

57.8%

0.551

0.713

<표 4-

23

> 군집별 SW 인력 분포

- 168 -

<그림 4-

10

> 군집별 기업 분포 : SDICI 종합점수 X SW인력 규모 

기업 규모와 업종의 영향을 통제한 회귀분석 결과, SDICI가 높을수록 SW·AI 전문인력 

규모가 증가하는 경향이 통계적으로 유의하게 나타났다. 우선 선형모형 분석에서 SDICI의 

계수는 0.0427(p<0.001)로 추정되었으며, 이는 SDICI가 1점 증가할 때 전문인력 규모가 유

의하게 증가함을 의미한다. 이를 보다 직관적으로 해석하면, SDICI가 10점 상승할 경우 

(1+전문인력) 기준 약 43% 증가에 해당하는 효과로 볼 수 있다. 또한 해당 모형의 설명력

(R²)은 67.9%로 비교적 높은 수준을 보이며, SDICI가 인력 규모를 설명하는 주요 요인임

을 확인할 수 있다.

그러나 이러한 관계는 단순한 선형적 증가에 그치지 않고, 보다 복합적인 비선형 구조

를 보이는 것으로 나타났다. 이차항을 포함한 모형에서는 1차항(SDICI)의 계수는 음

(-0.1689, p<0.001), 2차항(SDICI²)의 계수는 양(0.0023, p<0.001)으로 모두 유의하게 나타났

으며, 이는 SDICI와 전문인력 규모 간 관계가 U자형 또는 볼록(convex) 구조를 가진다는 

것을 의미한다. 즉, SDICI 수준이 낮은 구간에서는 인력 증가 효과가 제한적이거나 미미하

게 나타나지만, 일정 수준을 초과한 이후에는 인력 확충이 급격히 가속화되는 비선형적 

관계가 존재함을 시사한다.

설명력 측면에서도 이러한 비선형 모형이 더 적합한 것으로 확인되었다. 종속변수를 로

- 169 -

그 변환한 모형에서는 설명력(R²)이 0.742로 가장 높게 나타났으며, 정보기준(AIC) 역시 

1032.6으로 가장 낮아 모형 적합도가 가장 우수한 것으로 분석되었다. 이는 SDICI와 전문

인력 간 관계를 단순 선형이 아닌 비선형 구조로 이해하는 것이 보다 타당함을 뒷받침한

다.

또한 SDICI를 구간별로 구분한 더미 모형 분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 기준 

구간(SDICI 45점 미만)과 비교할 때, 45~55점 구간에서는 전문인력 규모의 차이가 통계적

으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 반면, 55점 이상 구간에서는 전문인력 규모가 유의

하게 증가하는 것으로 나타났으며(계수 0.5238, p<0.001), 이는 SDICI가 일정 수준을 초과할 

경우 인력 확충이 본격적으로 이루어지는 구조적 전환이 존재함을 의미한다.

분석 결과를 종합하면, SW·AI 전문인력 수요는 기술 도입 수준에 비례하는 선형적 구

조가 아니라, 소프트웨어 중심 혁신역량(SDICI)의 축적 수준에 따라 임계적으로 확대되는 

비선형 구조를 가진다는 점을 보여준다. 특히 일정 수준 이상의 역량이 확보된 이후에야 

인력 수요가 급격히 증가하는 것으로 나타나, SW·AI 인력 부족 문제는 단순한 공급 부족

이 아니라 혁신역량 미흡에 따른 수요 미발현 문제로 해석될 수 있다. 이는 인력 정책이 

공급 확대 중심에서 벗어나 혁신역량 기반의 수요 창출 구조로 전환될 필요가 있음을 시

사한다.

따라서 SW·AI 인력 정책은 단순한 인력 공급 확대를 넘어, 기업의 소프트웨어 중심 혁

신역량(SDICI)을 일정 수준 이상으로 끌어올림으로써 인력 수요가 자생적으로 창출되도록 

유도하는 방향으로 설계되어야 한다. 특히 SDICI 임계구간을 중심으로 한 정밀 타겟팅과 

기술·조직·인력·운영을 통합적으로 지원하는 정책 체계 구축이 핵심 과제로 요구된다.

- 170 -

변수

(1) 선형

(2) 이차항(비선형)

(3) SDICI 구간더미

SDICI (×100)

0.0427***(0.0066)

-0.1689***(0.0240)

　

SDICI² (×100²)

　

0.0023***(0.0003)

　

SDICI 45~55 (기준:<45)

　

　

-0.04828857

SDICI ≥55 (기준:<45)

　

　

0.5238**(0.2030)

log(1+전문인력)

0.3376***(0.0434)

0.2251***(0.0490)

0.4783***(0.0450)

상수(Intercept)

-2.6382***(0.2148)

2.2053***(0.5343)

-1.3566***(0.1543)

업종 고정효과(Industry FE)

예(계수 생략)

예(계수 생략)

예(계수 생략)

관측치 N

366

366

366

R²

0.679

0.742

0.676

Adj. R²

0.674

0.737

0.67

AIC

1110.2

1032.6

1116

<표 4-

24

> SDICI 수준과 SW·AI 전문인력 규모의 관계

주: * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001.

<그림 4-

11

> SDICI와 SW·AI 전문인력의 관계

- 171 -

제4절

시사점

본 절에서는 SDICI 지수를 활용하여 산업 생태계의 전반적 성숙도를 진단하고, 성숙도 

분석·군집분석·회귀분석을 통해 도출된 결과를 종합적으로 해석하였다.

각 분석은 서로 다른 질문에 답하도록 설계되었다. 성숙도 분석은 ‘기업들이 현재 어

느 단계에 분포해 있으며, 가장 취약한 병목은 무엇인가’를 보여주고, 군집분석은 ‘같은 

성숙도라도 왜 전환 경로가 다른가, 유형별로 어떤 처방이 필요한가’를 규명한다. 회귀분

석은 ‘어떤 역량을 강화해야 실제 성과가 움직이는가, 정책 투자 우선순위는 무엇인가’

를 판단하는 데 활용되었다.

1.

분석 요약 : 산업 생태계의 구조적 불균형과 정책 패러다임의 전환

분석 결과, 산업 생태계 전반에는 성숙도 수준의 편차가 크고, 기업 규모·역량·성과 

간의 불균형이 구조적으로 존재하는 것으로 확인되었다. 향후 정책은 기업의 전환 단계와 

병목 구조를 정밀하게 타격하는 '맞춤형 구조 조정 방식'으로 재설계되어야 할 것이다.

첫째, 정책의 우선 목표는 전체 평균 점수의 상승보다는 하위 구간 기업을 상위 단계로 

이동시키는 ‘구조 개선’에 두는 것이 효율적이다. 성숙도 분포를 보면, 전체 기업의 절

반(50%)이 SDICI 50점 미만의 기초 역량 단계에 머물러 있다. 상위 기업의 추가 고도화보

다, 하위 구간 기업을 다음 단계로 끌어올리는 ‘구조 개선’에 자원을 집중해야 한다.

둘째, 기업 규모에 따른 SDICI 성숙도 격차의 본질은 전략(의지)의 차이가 아니라 ‘기술

역량과 인적역량의 누적 여부’에 있다. 전략 인식 수준은 기업 규모와 관계없이 유사하

나, 기술 역량(38% → 79%)과 인적 역량(20% → 74%)에서 격차가 극심하게 벌어진다. 소

기업의 취약점은 기술을 자산화하고 플랫폼화할 수 있는 구조와 핵심 인력 확보·유지 체

계가 없다는 점이다. 

회귀분석 결과 역시 이를 뒷받침한다. ‘기술역량’은 SDV 매출의 발생과 확대 모두에

서 가장 강력하고 일관된 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 이는 ‘SDICI 개선’과 

‘매출 성과’를 동시에 달성할 수 있는 핵심 정책 레버가 ‘기술역량’임을 의미한다. 

따라서 정책 예산을 5개 영역에 균등 배분하기보다 핵심 SW·AI 스택 내재화, 재사용 가

능한 기술 자산화, 상용화 체계 구축 등 'SW 기술 역량'에 압축적으로 투입해야 한다.

셋째, 인적역량은 ‘첫 매출 발생’보다 매출이 본격적으로 커지는 '스케일업(매출 확

대)' 단계에서 결정적인 위력을 발휘한다. 전체 모형에서는 효과가 제한적이지만, 매출 확

- 172 -

대 국면(스케일업)에서는 유의미한 영향이 확인되었고, 특히 군집별 분석에서는 ‘기반구

축형(군집 2)’기업과 ‘선도·확산형(군집 4)’ 기업에서 효과가 크게 나타났다. 이는 인

재 정책이 모든 기업을 대상으로 동일하게 적용되는 일반적 바우처 방식보다는, 성숙도·

규모·군집 특성에 따라 차별화할 필요가 있음을 시사한다. 예컨대 저성숙·소규모 기업

에는 부족한 역할을 메워 줄 ‘공동 인력풀과 결손 기능 보완 지원’ 정책이 필요하고, 

고성숙·대규모 기업에는 성과를 공고히 할 ‘고급 인재의 집중과 유지 전략’이 보다 적

절하다.

넷째, SDICI 종합점수와 SDV 매출 비중, 그리고 매출 규모를 함께 살펴보면, 역량 고도

화 → 구조 전환(SDV 매출 비중 확대) → 성과 확대로 이어지는 동반 상승 구조가 확인되

었다. 저성숙 기업은 낮은 역량과 낮은 매출 비중 구간에 밀집한 반면, 고성숙 기업은 높

은 매출 비중과 대규모 성과를 동반한다. 다만 중간 성숙도 구간에서도 구조 전환 속도에

는 차이가 나타나, 동일한 역량 수준이라도 정책 개입 방식에 따라 성과 경로가 달라질 

수 있다.

다섯째, SDICI와 SW·AI 인력규모의 관계는 선형적 관계가 아니라 일정 임계점을 기점

으로 급격히 강화되는 비선형적 관계가 존재한다. 즉, SDICI 약 55점 전후에 구조적 임계

치가 존재하며, 그 이전 구간에서는 역량 투자 대비 성과 전환이 제한적이다. 이는 SDICI

가 특정 임계점을 넘어서야만 기업의 인력 확대와 운영 고도화를 체계적으로 흡수할 수 

있는 ‘구조적 준비 상태’가 된다는 것을 의미한다.

이러한 결과는 인적역량 병목을 단순한 인력 공급 부족 문제로 해석하는 기존 접근의 

한계를 지적한다. SW·AI 전문인력의 부족은 원인이라기보다, 조직 전환의 성숙도가 충분

히 확보되지 않은 상태에서 나타나는 결과일 가능성이 크다. 다시 말해, SDICI가 임계치를 

통과하지 못한 기업에서는 인력 수요 자체가 내생적으로 확대되지 않으며, 설령 외생적으

로 인력을 확충하더라도 성과로 전환되는 탄력성은 제한적일 수 있다.

특히 군집분석 결과에서 확인된 군집 2와 군집 3은 인적역량 달성률이 낮고, 전문인력 

규모가 극히 제한적인 집단으로 나타났다. 이는 이들 기업이 전환 의지나 초기 투자에도 

불구하고 구조적 완결성 부족으로 인해 인적 기반 확충이 지연되고 있음을 시사한다. 이

러한 집단은 단순 인력 양성 지원의 대상이 아니라, 전략·거버넌스 전환, 플랫폼 통제권 

확보, DevOps·MLOps 기반 구축 등 구조적 조건 형성을 동반한 통합 정책의 우선 대상

이 되어야 한다.

- 173 -

2.

군집별 특성과 맞춤형 지원 전략

이상의 분석 결과를 종합하면, 정책 지원은 동일한 기준을 일괄 적용하기보다 최소한 

네 가지 군집별 패키지로 분리하여 운영하는 것이 합리적이다. 기업의 SDICI 수준과 SW 

인력 구조, 그리고 성과 전환 단계가 뚜렷하게 상이하게 나타나는 만큼, 정책 역시 전환 

단계별로 목표와 수단을 달리 설계할 필요가 있다.

먼저 ‘기반구축형(군집 2)’ 기업은 낮은 성숙도와 극히 제한적인 인력 규모라는 이중

고를 겪고 있다. 이들은 전략적 거버넌스와 기초 인프라가 미비하여 인력 확충 자체가 어

려운 구조적 한계에 직면해 있다. 따라서 개별 기업에 고급 기술을 지원하기보다는, 공동 

인프라 및 공동 활용 인력 시스템을 구축하고 기초 운영 체계와 초기 실증(PoC)을 결합한 

'진입 단계'의 지원이 우선적으로 요구된다. 이는 본격적인 성과를 논하기 전, 전환이 가

능해지기 위한 '최소 요건'을 먼저 갖추어야 하는 단계이다.

‘전환·협업형(군집 3)’ 기업은 성숙도는 중간 수준에 도달했으나 인력 규모가 이를 

뒷받침하지 못하는 병목 상태에 있다. 전략적 인식과 기술 이해도는 갖추었으나, 실제 투

자나 인력 내재화로 이어지지 못하고 있다. 이 단계에서는 추가적인 R&D 지원보다는 핵

심 SW·AI 인력을 확보하고, DevOps나 MLOps 중심의 운영 고도화를 지원하는 것이 효과

적이다. 아울러 투자나 금융 지원을 연계하여 이미 확보된 잠재 역량을 실제 조직의 실행 

단계로 끌어올리는 가속화 정책이 핵심이다.

‘확장·성장형(군집 1)’ 기업은 성숙도 향상과 함께 인력 규모가 빠르게 증가하며 조

직 확장 단계에 진입한 집단이다. 이들의 과제는 기술 확보를 넘어 시장 확산과 수익 모

델의 안정화에 있다. 따라서 정책 지원은 상품화·서비스화 지원, 유료 PoC 및 레퍼런스 

확보에 집중되어야 하며, SW·AI 인력의 증가가 실질적인 매출 성과로 직결될 수 있도록 

돕는 '성과 전환 중심'의 접근이 적합하다.

마지막으로 ‘선도·확산형(군집 4)’ 기업은 높은 SDICI 성숙도와 대규모 SW 인력을 

바탕으로 안정적인 궤도에 올라섰다. 이들은 개별 기업의 성장을 넘어 생태계 차원의 파

급 효과를 기대할 수 있는 그룹이다. 따라서 정책적 초점을 개별 기업의 성과 제고에서 

협력사로의 기술 이전, 표준 확산, 글로벌 시장 진출 견인 등 생태계 앵커(Anchor) 역할을 

강화하는 방향으로 전환해야 한다.

이러한 군집별 특성과 병목 구조를 종합하면, SDICI 종합점수 약 55점 전후를 기점으로 

SW 인력 확충과 성과 창출이 본격화되는 임계 구간이 존재할 가능성이 높다. 이는 정책

- 174 -

적으로 동일한 역량 수준의 기업을 일괄 지원하기보다, 임계점 이전에는 기초 조건 형성 

중심의 지원을, 임계점 전후에는 전환 가속과 사업화 중심의 지원을, 임계점 이후에는 생

태계 확산과 기술 이전을 목표로 한 레버리지형 지원을 차등적으로 설계해야 함을 시사한

다.

결과적으로 SDICI와 SW인력 규모, 성과 지표의 교차 분석은 기업의 현재 역량 수준을 

진단하는 데 그치지 않고, 언제 어떤 정책 개입이 가장 효과적인지를 판단할 수 있는 실

질적인 정책 설계 도구로서 가치가 있다.

- 175 -

제5장

결론 및 정책적 시사점

제1절

결론 

1.

국내 SDV 산업의 구조적 특성

본 연구는 국내 SDV 전환 실태를 매출 성과, R&D 투입, 인력 구조 등 다층적 지표를 

통해 종합적으로 진단하였다. 분석 결과, 국내 산업 생태계는 SDV 관련 R&D 비중(26.0%)

과 인력 비중(30.2%) 측면에서 이미 일정 수준의 확산 단계에 진입한 것으로 나타났다.

그러나 이러한 양적 확산에도 불구하고, SDV 인력 중 소프트웨어·AI 인력 비중은 

17.3%에 그쳐, 소프트웨어 중심의 구조적 전환은 충분히 내재화되지 못한 것으로 확인된

다. 이는 국내 SDV 전환이 외형적으로는 확대되고 있으나, 실제 가치 창출의 핵심인 소프

트웨어 역량은 여전히 제한적으로 축적되고 있음을 의미한다. 나아가 현재의 전환이 소프

트웨어 중심 아키텍처로의 전환이라기보다는, 기존 전장 및 하드웨어 중심의 통합 구조에 

소프트웨어를 부분적으로 결합하는 방식에 머물러 있음을 시사한다.

이러한 한계는 산업 간 및 기업 간 구조적 분절 형태로 구체화된다. 우선 산업 간 측면

에서, 자동차·부품 제조업은 SDV 전환의 주요 수요처이자 성과 창출의 중심임에도 불구

하고, 소프트웨어 인력 비중이 6.8%에 불과하여 내부적인 소프트웨어 역량 내재화 수준이 

제한적인 것으로 나타났다. 반면, SW·서비스 및 인프라 부문은 상대적으로 높은 소프트

웨어 인력 비중을 기반으로 기술 공급 역할을 수행하고 있으나, 최종 매출 및 성과 창출

과의 연계는 상대적으로 약한 구조를 보인다. 이는 SDV 산업에서 ‘소프트웨어 역량을 보

유한 주체’와 ‘성과를 창출하는 주체’가 분리되는 이중 구조가 존재함을 의미한다.

기업 규모별 분석에서도 유사한 구조적 제약이 확인된다. 대기업을 중심으로 인력과 역

량이 집중되는 가운데, 특히 100~300인 규모의 중견기업에서는 전환 의지 대비 역량 부족

에 따른 구조적 병목이 뚜렷하게 나타난다. 해당 구간은 SDV 인력 비중이 52.1%로 매우 

높은 반면, 소프트웨어 인력 비중은 15.6%에 그치고, 매출 성과 또한 2.6% 수준에 머물러 

전환의 투입과 성과 간 괴리가 크게 나타난다. 더 나아가 일부 기업군에 소프트웨어 인력

이 집중되고 다수 기업은 이를 확보하지 못하는 ‘역량 양극화’ 현상이 확인되며, 상당

수 기업에서 소프트웨어 전문인력이 전무하거나 극히 제한적인 수준에 머무르고 있다는 

점은 SDV 전환의 확산과 질적 고도화 간의 괴리를 보여주는 핵심적인 특징이다.

- 176 -

<그림 5-

1

> SDV 산업의 구조적인 특성(1) : SDV 매출 규모(버블크기) 

<그림 5-

2

> SDV 산업의 구조적인 특성(2) : SW인력 규모(버블 크기) 

- 177 -

2.

SDV 산업의 SW인력 부족 문제와 애로사항

본 연구 결과, 국내 SDV 전환 과정에서 나타나는 인력 문제의 본질은 단순한 총량 부족

이 아니라 소프트웨어·AI 인력을 중심으로 한 구조적 불균형에 있음을 확인하였다. 전체 

SDV 인력은 약 192.5천 명 규모로, 산업 전반에서 전환을 위한 인력 투입은 이미 확산 단

계에 진입한 것으로 평가된다.

그러나 이러한 양적 확대에도 불구하고, 소프트웨어 인력은 33.4천 명 수준에 머물며 부

족률 또한 13% 이상으로 전체 평균 대비 두 배 이상 높은 수준을 보인다. 특히 전체 부족 

인력의 상당 부분이 SW·AI 인력 부족에서 발생하고 있다는 점에서, SDV 전환의 핵심 제

약 요인이 소프트웨어 인력에 집중되어 있음을 확인할 수 있다. 이는 SDV 전환이 외형적

으로는 확산되었으나, 이를 소프트웨어 중심 구조로 구현할 핵심 역량은 충분히 내재화되

지 못한 상태임을 의미한다.

이러한 구조적 불균형은 산업 및 기업 특성에 따라 더욱 뚜렷하게 나타난다. 자동차·

부품 및 HW 제조 부문에서는 SDV 전환의 실행 부담이 집중되고 있음에도 불구하고 

SW·AI 인력 부족이 가장 심각하게 나타나, 전환의 ‘수요’와 ‘역량’ 간 괴리가 구조

적으로 존재한다. 또한 기업 규모별로는 소규모 기업과 중견기업에서 인력 부족이 집중되

며, 특히 100~300인 규모의 중견기업에서는 SDV 인력 투입 확대에도 불구하고 SW·AI 인

력 부족이 동시에 발생하는 구조적 병목이 두드러진다. 이는 인력 투입이 실제 소프트웨

어 기반 제품·서비스 및 매출 성과로 연결되지 못하는 구조적 한계를 보여준다.

결과적으로, 국내 SDV 전환은 여전히 하드웨어 중심 구조 위에 소프트웨어가 부분적으

로 결합된 단계에 머물러 있으며, 소프트웨어 역량의 내재화 부족이 산업 전환의 질적 수

준을 제약하는 핵심 요인으로 작용하고 있다. 따라서 향후 정책은 단순한 인력 규모 확대

를 넘어, 소프트웨어 인력의 확보와 내재화, 그리고 이를 기반으로 한 아키텍처·플랫폼·

운영 역량 강화에 초점을 둘 필요가 있다. 특히 제조 기업 내부의 소프트웨어 역량을 강

화하여 인력 투입이 성과로 연결되는 구조를 구축하는 것이 핵심 과제로 제기된다.

한편, SW·AI 인력의 확보·교육·유지 전반에서도 구조적 애로가 복합적으로 나타나고 

있다. 재직자 대상 교육·훈련 수준은 평균 이수율 22.6%에 그쳐 전환 수요에 비해 충분

하지 않으며, 교육 방식 또한 사내 중심으로 편중되어 외부 전문 교육 인프라와의 연계가 

미흡한 것으로 나타났다. 교육 투자 역시 증가 추세에 있으나 대기업과 SW/서비스 업종에 

집중되어, HW·인프라 업종과 중소기업에서는 교육 기반의 인력 전환 역량이 구조적으로 

- 178 -

취약한 상태이다.

인재 유입 측면에서는 SW·AI 인력 채용이 이미 구조적으로 어려운 단계에 진입하였으

며, 특히 소규모 기업에서 채용 취약성이 두드러진다. 채용 애로의 핵심은 단순한 인력 부

족이 아니라, 기업 수요와 노동시장 공급 간의 ‘기술·역량 미스매치’에 있다. 이는 외

부 채용 중심의 인력 확보 전략만으로는 한계가 있으며, 내부 인력의 체계적인 전환과 역

량 고도화가 필수적임을 의미한다.

아울러 인력 유지 측면에서도 이직률이 10~20% 수준에 집중되는 등 지속적인 인력 이

동이 구조화되어 있으며, 특히 인프라 및 제조업과 중소기업에서 인력 유지의 어려움이 

크게 나타난다. 이는 SDV 전환 과정에서의 인력 수요 확대, 숙련 인력 부족, 직무 미스매

치가 복합적으로 작용한 결과로 해석된다.

종합하면, 국내 SDV 산업의 인력 문제는 단순한 수급 부족이 아니라 교육·훈련 미흡, 

채용 미스매치, 인력 유지 불안정이 결합된 구조적 문제로 나타난다. 따라서 향후 정책은 

단순한 인력 공급 확대를 넘어, 재직자 중심의 업스킬링·리스킬링 체계 강화, 산업 수요 

기반의 직무·역량 표준 정립, 중소기업 대상 교육 인프라 및 투자 지원 확대, 그리고 공

동 인력 활용 및 리텐션 중심 인력 정책으로의 전환에 초점을 둘 필요가 있다.

3.

SDV 산업의 소프트웨어중심혁신역량(SDICI) 분석

본 연구는 SDICI 지수를 활용하여 SDV 산업의 전환 수준과 구조적 병목, 그리고 성과 

창출 요인을 종합적으로 분석하였다. 분석 결과, SDV 전환은 단순한 선형적 발전이 아니

라 성숙도 단계별로 상이한 병목을 해소해 나가는 비선형적 과정으로 나타났다. 따라서 

정책 지원 역시 일괄적 접근이 아니라, 기업의 성숙 단계에 따라 차별화된 전략으로 설계

될 필요가 있다.

구체적으로 저성숙 단계(SDICI 40점 미만)에서는 기초 기술역량과 교육·훈련, 초기 투자 

기반이 부족하여 전환의 출발 자체가 제한되며, 중저성숙 단계(40~50점 미만)에서는 핵심 

인력과 투자 부족이 성숙도 상승의 주요 제약 요인으로 작용한다. 중성숙 단계(50~60점 미

만)에서는 내부 역량이 일정 수준 축적되었음에도 불구하고 표준화와 외부 협력이 부족하

여 성과 확산에 한계가 나타나며, 고성숙 단계(60점 이상)에서는 글로벌 확장, 플랫폼 고

도화, 비즈니스 모델 혁신과 같은 고차원적 과제가 핵심 병목으로 전환된다.

군집 분석 결과에서도 기업 간 전환 경로와 역량 구조가 상이하게 나타나, 정책은 SDICI 

수준과 SW 인력 구조, 성과 단계에 따라 차별화된 패키지 형태로 설계되는 것이 효과적

- 179 -

인 것으로 확인되었다. 특히 SDICI 약 50점을 전후로 소프트웨어 인력 확충과 성과 전환이 

본격화되는 임계 구간이 존재하는 것으로 나타나, 정책적으로는 이 구간을 중심으로 단계

별 지원 전략을 정교하게 설계할 필요가 있다.

이에 따라 정책은 기반구축형, 실행·전환형, 확장·성장형, 선도·확산형 등 기업 유형

별로 구분하여, 초기 단계에서는 인프라와 PoC 중심 지원, 중간 단계에서는 인력 확보와 

운영 역량 강화, 이후 단계에서는 사업화와 시장 확산, 최종적으로는 생태계 확산과 글로

벌 전이를 지원하는 방식으로 차등화되어야 한다.

또한 회귀 분석 결과, SDV 성과를 견인하는 핵심 요인은 기술역량과 인적역량으로 나타

났으며, 특히 기술역량은 매출 발생과 확대를 동시에 설명하는 가장 중요한 요인으로 확

인되었다. 반면 인적역량은 초기 전환보다는 성과 확장 단계에서 효과가 크게 나타나는 

것으로 분석되어, 인력 정책 역시 기업의 성숙도에 따라 차별적으로 적용될 필요가 있다.

종합하면, SDICI는 단순한 진단 지표를 넘어 기업의 전환 수준과 정책 개입 시점, 우선

순위를 판단할 수 있는 핵심 정책 설계 도구로 활용될 수 있다. 특히 정책의 초점은 평균 

수준의 일괄적 향상이 아니라, SDICI 50점 미만의 하위 구간 기업을 상위 단계로 이동시키

는 구조 개선에 두는 것이 가장 효과적인 전략으로 평가된다.

결론적으로, SDV 전환 정책은 기업의 성숙 단계와 구조적 준비 수준을 반영한 정밀한 

차등 지원 체계로 전환되어야 하며, 이를 통해 기술역량과 인적역량의 축적이 실제 성과 

창출로 이어지는 구조를 구축하는 것이 핵심 과제로 제시된다. 

- 180 -

제2절

정책적 시사점

1.

SDV 전환 가속화를 위한 산업융합형 SW·AI 인력양성정책 강화

SDV 전환은 자동차산업에 소프트웨어 인력을 추가로 공급하는 수준의 문제가 아니라, 

자동차 가치사슬 전반의 개발 방식, 조직 역량, 협업 구조를 SW·AI 중심으로 재설계해야 

하는 산업전환 과제이다. 따라서 향후 SW·AI 인력양성 정책은 기존의 범용 교육 확대 중

심에서 벗어나, 산업 현장의 문제 해결과 기업의 디지털 전환 성과에 직접 연결되는 산업

융합형 SW·AI 인재양성 체계로 고도화될 필요가 있다. 

첫째, 국가 차원의 산업융합형 SW·AI 인재양성을 위한 정책 인프라 구축이 필요하다.

SDV 전환을 가속화하기 위해서는 범용 SW·AI 교육을 확대하는 데 그치지 않고, 산업 

현장의 실제 수요를 반영한 국가 표준 SW·AI 역량체계를 마련해야 한다. 모든 산업에 공

통적으로 요구되는 AI, 데이터, SW 핵심역량과 함께, SDV 분야에 특화된 차량SW, 임베디

드 시스템, AUTOSAR, OTA, 기능안전, 검증·평가, 사이버보안 등의 전문역량을 결합한 

산업융합형 Skill 체계가 필요하다.

이러한 역량체계는 단순한 교육과정 기준이 아니라, 직무기술서, 교육 커리큘럼, 자격·

디지털 배지, 채용, 재직자 전환교육, 경력개발을 연결하는 통합 정책 인프라로 설계되어

야 한다. 이를 통해 기업은 필요한 인재상과 직무역량을 명확히 정의할 수 있고, 대학과 

교육기관은 산업 수요에 부합하는 교육과정을 설계할 수 있으며, 학습자는 단계적인 성장 

경로를 확보할 수 있다.

특히 SDV 시대에는 범용 AI 활용능력과 자동차산업 도메인 지식을 함께 갖춘 T자형 융

합인재 양성이 중요하다. 국가 차원의 Workforce Framework를 기반으로 공통역량과 산업 

특화역량을 체계화함으로써, 인력 수요와 교육 공급 간 미스매치를 줄이고 자동차산업 전

반의 SW·AI 전환 역량을 강화할 수 있을 것이다.

둘째, SW·AI 인력양성 정책을 ‘교육 제공’에서 ‘산업문제 해결형 인재양성’으로 

전환해야 한다.

기존의 범용 SW·AI 교육사업은 산업 현장의 실제 문제와 괴리될 경우 기업 활용도가 

낮아질 수 있다. SDV 전환 과정에서는 자동차부품기업, 완성차 협력사, SW 전문기업이 직

면한 구체적인 기술 문제를 교육과정에 직접 반영하는 것이 중요하다.

- 181 -

따라서 기업이 단순 수요자로 참여하는 방식이 아니라, 교육과정 설계, 프로젝트 과제 

발굴, 실습 데이터 제공, 산학 프로젝트, 평가, 채용 연계까지 공동으로 참여하는 산업융합

형 SW·AI 아카데미 모델을 확산할 필요가 있다. 특히 SDV 분야에서는 교육생이 실제 차

량 데이터, 임베디드 SW 개발환경, 검증·평가 시나리오, 보안 요구사항 등을 기반으로 

프로젝트를 수행하도록 설계해야 한다. 이를 통해 교육 수료가 곧 산업 현장의 문제 해결 

경험으로 이어지고, 기업은 채용 가능한 실전형 인재를 확보할 수 있다.

셋째, 중소·중견기업을 위한 공유형 SW·AI 고급인력 활용체계를 마련해야 한다.

SDV 전환에 필요한 고급 SW 아키텍트, AI 엔지니어, MLOps 전문가, 검증·보안 전문가

는 대기업과 일부 선도기업에 집중될 가능성이 높다. 이 경우 중소·중견 부품기업은 자

체적으로 전문인력을 확보하기 어렵고, 산업 생태계 전반의 SW 전환 속도도 지체될 수 

있다.

따라서 국가 또는 권역 단위의 공유형 SW·AI 전문인력 풀을 구축하고, 중소·중견기업

이 프로젝트 단위로 활용할 수 있는 전문가 매칭체계를 마련할 필요가 있다. 이 체계는 

단순 자문이나 컨설팅에 그치지 않고, 기업 내부 인력과 외부 전문가가 공동으로 시스템 

설계, 코드 개발, 검증 프로세스 구축, 보안 점검 등을 수행하는 방식으로 운영되어야 한

다.

이를 통해 외부 전문성이 일회성 지원으로 소진되지 않고, 기업 내부의 SW 개발역량과 

조직역량으로 내재화될 수 있다. 특히 지역 SW산업 진흥기관, 대학, 출연연, 민간 SW기업

을 연계한 권역별 전문인력 순환체계를 구축하면 수도권·대기업 중심의 인력 편중을 완

화하는 데에도 기여할 수 있다.

넷째, 인력양성 성과를 산업 전환 성과와 연계하는 평가체계가 필요하다.

SW·AI 인력양성의 성과는 교육 이수자 수, 자격 취득자 수, 단기 취업률만으로 판단하

기 어렵다. SDV 전환을 실질적으로 촉진하기 위해서는 교육 이후 기업의 프로젝트 수행능

력 향상, 제품 개발기간 단축, SW 품질 개선, 검증 역량 확보, 보안 대응력 강화 등 산업

적 성과와 연결되어야 한다.

따라서 인력양성 사업은 단순 인력 공급사업이 아니라, 기업의 AX 전환 성과를 창출하

는 성과 연계형 SW·AI 인재양성 사업으로 개편될 필요가 있다. 이를 위해 교육, 데이터, 

GPU, 테스트베드, 실증사업, 전문가 풀, 채용 연계를 하나의 패키지로 통합하고, 사업 성

과지표도 교육생 배출 규모 중심에서 기업의 문제 해결 성과 중심으로 재설계해야 한다.

다섯째, SDV 분야의 실증 기반 SW·AI 학습·훈련 인프라를 확충해야 한다.

- 182 -

차량SW와 AI 적용 역량은 이론 교육만으로 확보되기 어렵다. 실제 차량 데이터, 시뮬레

이션 환경, 클라우드·보안 환경, 추론환경 테스트, 검증·평가 장비, OTA 실습환경 등 실

증형 인프라가 교육과 결합되어야 한다.

따라서 AI·데이터·클라우드·보안 인프라 정책과 SW 인재양성 정책을 연계하여, 기업

과 교육기관이 공동으로 활용할 수 있는 데이터·GPU·테스트베드 통합 지원형 인재양성 

패키지를 마련할 필요가 있다. 이는 교육기관에는 현장성 높은 실습환경을 제공하고, 기업

에는 인력양성과 기술검증을 동시에 수행할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 정책 효과

가 크다.

특히 SDV를 우선 적용 분야로 설정하되, 향후 제조, 로봇, 조선, 바이오, 에너지 등 다른 

산업 분야로 확장 가능한 공통 인프라 모델로 설계할 필요가 있다. 이를 통해 SW·AI 인

재양성 정책이 특정 산업 지원에 머무르지 않고, 국가 산업 전반의 AX 전환을 촉진하는 

범용 정책 플랫폼으로 발전할 수 있다.

2.

국내 SDV 산업의 구조적 전환 개선

SDV 전환이 본격화되면서 자동차·부품 제조기업과 SW·IT 서비스 기업 간의 역할 분

리가 국내 SDV 산업 경쟁력의 주요 제약요인으로 부상하고 있다. 현재 산업 구조에서는 

제품 경쟁력과 매출 성과를 창출해야 하는 제조기업과 핵심 SW 역량을 보유한 SW기업이 

분리되어 있어, SW 기술 투입이 실제 제품 고도화와 사업 성과로 충분히 연결되지 못하

는 한계가 나타나고 있다. 특히 중견 자동차·부품기업은 자체 SW 역량 부족과 외주 의

존 구조로 인해 SDV 관련 투자가 실질적인 성과로 전환되지 못하는 구조적 병목에 직면

해 있다.

따라서 SDV 정책은 단순한 기업 간 협력 촉진을 넘어, 제조기업과 SW기업이 공동으로 

기술을 개발하고 성과를 공유하는 구조적 결합형 생태계를 조성하는 방향으로 전환될 필

요가 있다.

첫째, 제조기업과 SW기업 간 협력 구조를 외주·용역 중심에서 공동개발 중심으로 전환

해야 한다. SDV 핵심 영역인 차량 OS, OTA, 차량 데이터 플랫폼, AI 기능, 사이버보안 등

에 대해 OEM, 부품기업, SW기업이 공동으로 참여하는 컨소시엄형 개발모델을 확대할 필

요가 있다. 특히 단일 프로젝트 단위의 단기 협력보다 플랫폼 단위의 장기 협력을 유도하

고, 공동 연구개발 결과물에 대한 공동 지식재산권 인정, 수익 배분, 성과 공유 구조를 제

도화해야 한다. 이를 통해 SW기업이 단순 납품자가 아니라 SDV 가치 창출의 핵심 파트너

- 183 -

로 참여할 수 있는 기반을 마련해야 한다.

둘째, 국가 차원의 공통 SW 플랫폼과 레퍼런스 아키텍처를 구축·확산해야 한다. 현재 

기업별로 분산된 SDV 개발 구조는 중복 투자와 기술 비효율을 초래하고 있으며, 중소·중

견기업의 진입장벽을 높이고 있다. 이에 따라 OTA 시스템, 차량 데이터 플랫폼, AI 추론 

프레임워크, 보안·인증 모듈, 테스트·검증 자동화 도구 등을 포함하는 공통 SW 스택을 

개발하고, 이를 표준 기반 또는 오픈소스 방식으로 확산할 필요가 있다. 이는 SW기업의 

시장 진입을 촉진하고, 제조기업의 SW 내재화를 지원하는 핵심 정책수단이 될 수 있다.

셋째, 차량 및 산업 데이터의 공유·유통 체계를 구축해야 한다. SDV 생태계에서 데이

터는 서비스 개발, AI 고도화, 차량 성능 개선의 핵심 자산이다. 그러나 현재 차량 데이터

와 산업 데이터는 기업별로 폐쇄적으로 관리되는 경향이 강해 SW기업의 서비스 개발과 

기술 고도화를 제약하고 있다. 따라서 데이터 표준화, 상호운용성 확보, 데이터 거래·활

용 플랫폼 구축 등을 통해 OEM, 부품기업, SW기업 간 데이터 흐름을 원활히 해야 한다. 

동시에 보안, 개인정보 보호, 데이터 활용 책임소재에 관한 제도적 기준을 명확히 하여 기

업 간 협력 리스크를 완화할 필요가 있다. 

넷째, SDV 검증·인증·안전성 평가 인프라를 공공 기반으로 확충해야 한다. 자동차산

업은 기능안전, 사이버보안, OTA 업데이트, AI 신뢰성 등 높은 수준의 검증과 인증을 요

구하는 규제 산업이다. 그러나 개별 중소·중견 SW기업이 이러한 검증체계를 독자적으로 

구축하기에는 비용과 기술적 부담이 크다. 이에 따라 SIL/HIL 테스트 환경, 디지털 트윈 

기반 시뮬레이션, AI 안전성 평가, 사이버보안 검증, OTA 검증 환경 등을 포함한 통합 테

스트베드를 구축하고, 중소·중견기업이 공동 활용할 수 있도록 지원해야 한다. 이는 SW

기업의 시장 진입장벽을 완화하고, SDV 산업 전반의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 기여할 

것이다. 

다섯째, OEM 중심의 폐쇄적 공급망을 개방형 플랫폼 생태계로 전환해야 한다. SDV 산

업의 경쟁력은 차량 자체의 성능뿐 아니라 차량 위에서 작동하는 서비스, 애플리케이션, 

데이터 기반 비즈니스 모델에서 창출된다. 이를 위해 차량 SW 개발 키트, API, 데이터 인

터페이스 등을 단계적으로 개방하고, 외부 SW기업이 차량 서비스 및 애플리케이션 개발

에 참여할 수 있는 구조를 마련해야 한다. 아울러 오픈소스 기반 협력과 글로벌 표준 참

여를 확대하여 국내 SW기업이 글로벌 SDV 생태계에 진입할 수 있는 기반을 조성할 필요

가 있다.

여섯째, 단발성 지원사업을 성과 연계형 협력모델로 전환해야 한다. 기존의 지원사업이 

- 184 -

단기 과제 수행이나 용역 대가 지급에 머무를 경우, SW기업이 장기적인 플랫폼·서비스 

개발에 참여할 유인이 부족하다. 따라서 SDV 관련 제품·서비스의 성과에 따라 제조기업

과 SW기업이 수익을 공유하는 성과 연계형 협력모델을 도입할 필요가 있다. 이를 통해 

SW기업은 단순 개발 공급자가 아니라 SDV 서비스의 공동 사업자로 참여할 수 있으며, 제

조기업도 외부 SW 역량을 장기적으로 활용할 수 있는 협력 기반을 확보할 수 있다.  

마지막으로, SDV 전환을 지원하는 범부처 통합 거버넌스를 구축해야 한다. SDV 전환은 

산업, SW, 데이터, 표준, 보안, 검증·인증, 인력양성 정책이 복합적으로 결합된 분야이다. 

관련 정책이 부처별·사업별로 분절되어 추진될 경우 기업 입장에서는 정책 활용의 효율

성이 낮아지고, 산업 생태계 차원의 구조 전환도 제한될 수 있다. 따라서 SDV 관련 정책

을 총괄·조정할 수 있는 범부처 협력체계를 구축하고, 공통 플랫폼, 데이터 활용, 검증 

인프라, 표준화, 인력양성, 사업화 지원을 일관된 방향에서 연계할 필요가 있다. 

3.

SDV 경쟁력 강화를 위한 SDICI 성숙도 제고

본 연구의 분석 결과, SDV 전환은 단순한 기술 도입이나 투자 확대만으로 달성되는 것

이 아니라, 기업의 전환 성숙도에 따라 각기 다른 병목요인을 해소해야 하는 단계적·구

조적 전환 과정으로 나타났다. 특히 SDICI 지수는 기업의 SDV 전환 수준을 진단하는 도구

일 뿐 아니라, 정책 개입의 시점과 우선순위를 판단하는 기준으로 활용될 수 있다.

따라서 향후 SDV 지원정책은 일률적 지원 방식에서 벗어나, 기업의 SDICI 수준에 따라 

차등화된 정책 패키지로 설계될 필요가 있다. 저성숙 기업에는 데이터 확보, SW 개발환경 

구축, 초기 PoC 등 기초 기반 조성을 지원하고, 중저성숙 기업에는 핵심 인력 확보, 기술

투자 확대, 실증 프로젝트 수행을 통한 역량 축적을 지원해야 한다. 중성숙 기업에는 공통 

SW 플랫폼 활용, 표준화, 기업 간 공동개발, PoC의 운영·사업화 전환을 지원하고, 고성

숙 기업에는 글로벌 시장 진출, 플랫폼 고도화, 표준 선도, 비즈니스 모델 혁신을 중심으

로 지원할 필요가 있다.

특히 SDICI 약 50점 전후는 SW 인력 확충과 성과 창출이 본격화되는 임계 구간으로 확

인된다. 따라서 이 구간에 있는 기업을 상위 성숙 단계로 이동시키는 것이 전체 산업의 

SDV 전환 성과를 높이는 데 효과적이다. 이를 위해 SDICI 50점 미만 기업을 대상으로 단

순 인력 공급이나 기술개발 지원을 넘어, 실증 프로젝트, 공통 SW 플랫폼, 외부 전문기관

과의 공동개발, 데이터·검증 인프라 연계를 포함한 성과 전환형 집중 지원 프로그램을 

마련해야 한다.

- 185 -

또한 SDV 전환정책은 인재양성에만 초점을 두기보다, 기업의 기술역량 강화와 인적역량 

고도화를 함께 추진하는 방향으로 설계될 필요가 있다. 분석 결과, SDV 성과를 가장 강하

게 설명하는 요인은 기술역량으로 나타났으며, 인적역량은 일정 수준의 기술 기반이 확보

된 이후 성과 확장 단계에서 더욱 효과적으로 작용하는 것으로 확인되었다. 이는 인재양

성 정책이 실질적인 산업성과로 연결되기 위해서는 공통 SW 플랫폼 활용, 데이터 활용체

계 구축, 소프트웨어 아키텍처 내재화, 검증·운영 역량 확보 등 기업 내부의 기술 기반 

강화가 병행되어야 함을 의미한다. 따라서 향후 정책은 기술역량 강화와 인재양성을 분리

된 과제로 추진하기보다, 기술역량 구축을 토대로 운영역량을 확보하고, 이를 기반으로 인

력 고도화와 성과 확산으로 이어지는 단계적 구조로 설계되어야 한다. 즉, 기술역량 구축 

→ 운영역량 확보 → 인력 고도화 → 성과 확산의 정책 흐름을 통해 기술과 인재가 상호 

보완적으로 작동하도록 지원할 필요가 있다.

아울러 기술과 인력 투입이 실제 매출, 서비스 출시, 운영 효율화, 제품 경쟁력 강화로 

연결될 수 있도록 성과 전이 구조를 강화해야 한다. 기존의 PoC 중심 지원은 운영 전환 

중심 지원으로 전환하고, 단일 기업 지원은 제조기업, 부품기업, SW기업, 연구기관이 함께 

참여하는 협력 기반 공동 수행 구조로 확대할 필요가 있다. 기술개발 지원 역시 제품화, 

서비스화, 인증·검증, 시장 진입, 매출 창출까지 연계되는 전주기 지원체계로 고도화되어

야 한다.

마지막으로 SDICI 기반의 정책 거버넌스와 상시 모니터링 체계를 구축해야 한다. 정부는 

기업의 SDICI 수준을 주기적으로 진단하고, 그 결과에 따라 지원 대상, 지원 유형, 지원 

강도를 차등화해야 한다. 또한 SDICI 변화와 매출, 생산성, SW 인력 확충, 기술 내재화, 서

비스 출시 등 성과지표 간의 관계를 지속적으로 분석함으로써 정책 효과를 정량적으로 검

증하고 보완할 필요가 있다.

 

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참  고  문  헌

[국내 문헌]

과기정통부 & 소프트웨어정책연구소 (2025), 「2024 인공지능산업실태조사」, SPRi.

전주용 (2023), ‘자동차제조업의 산업 일자리 전환 실태분석’, 「지역산업과 고용」, vol.7.

지은희 (2025). 「미래형 자동차 산업의 소프트웨어 인력양성 방안 연구」, 소프트웨어정책연

구소(SPRi).

한국전자통신연구원 (2025), ‘SDx(Software-Defined Everything) 시장 동향 및 기술 성숙도 분

석’, ETRI 지식공유플랫폼(KSP).

[해외 문헌]

Accenture (2024), ‘The art of AI maturity: Advancing from practice to performance’, 

「Accenture Strategy and Consulting」. 

https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence/ai-maturity-and-transformation

Andrae, T. (2025). ‘What can AI maturity models achieve in business practice? In Advances 

in artificial intelligence governance’, IGI Global.

BCG (2024a). ‘The AI maturity matrix’. Boston Consulting Group.

BCG (2024b). ‘Where’s the value in AI?’, Boston Consulting Group.

BCG (2024c). ‘Which economies are ready for AI?’, 

https://www.bcg.com/publications/2024/which-economies-are-ready-for-ai

BCG (2024d). ‘Seventy percent of economies are underprepared for AI disruption’, BCG. 

https://www.bcg.com/press/20november2024-seventy-percent-economies-underprepared-ai-disruption.

BCG (2025). ‘From potential to profit: Closing the AI impact gap (BCG AI Radar)’, Boston 

Consulting Group.

BCG (2026). ‘Artificial Intelligence at Scale’, 「AI consulting and strategy」. 

https://www.bcg.com/capabilities/artificial-intelligence

- 187 -

Catlin, T., Scanlan, J., & Willmott, P. (2015), ‘Raising your Digital Quotient’, 「McKinsey 

Quarterly」.

Calvino, F., Criscuolo, C., Marcolin, L., & Squicciarini, M. (2018), ‘A taxonomy of digital 

intensive sectors’, 「OECD Science, Technology and Industry Working Papers」 No. 

2018/14, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/f404f867-en

Cohen, J. (1988), 『Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.)』, 

Lawrence Erlbaum Associates.

Deloitte (2024), ‘State of AI in the enterprise series’. 「Deloitte Insights」.

Dotan, R., et al. (2024), ‘Evolving AI risk management: A maturity model based on the NIST 

AI Risk Management Framework’, arXiv. https://arxiv.org/abs/2401.15229

European Commission (2025), ‘Digital Decade 2025: DESI 2025 methodological note’. 

https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/digital-decade-2025-desi-methodological-note

European Commission (2021), ‘2030 Digital Compass: the European way for the Digital 

Decade’. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021DC0118

European Commission (2024), ‘The Digital Economy and Society Index (DESI)’.

Gartner (2024), ‘AI maturity model and toolkit’. Gartner Research.

Gartner (2025a), ‘Gartner AI maturity model: 7 Pillars of AI excellence’, Gartner Research.

Gartner (2025b), ‘How to build an AI strategy and keep it current’. 

https://www.gartner.com/en/articles/ai-strategy-for-business

IDC(2022), ‘Maturity Scape: Artificial intelligence 2.0’, International Data Corporation.

IDC(2026), ‘IDC Maturity Scape:AI-Fueled organization 2.0’, International Data Corporation.

IMD World Competitiveness Center (2025), ‘World Digital Competitiveness Ranking’.

McKinsey & Company (2025), ‘Software-defined hardware in the age of AI’, McKinsey 

Center for Future Mobility.

MIT Center for Information Systems Research (2024), ‘Building enterprise AI maturity’.

National Institute of Standards and Technology (2023), ‘Artificial Intelligence Risk 

Management Framework (AI RMF 1.0)’, U.S. Department of Commerce. 

- 188 -

https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

OECD/Eurostat (2018), 『Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data 

on Innovation』, OECD Publishing/Eurostat. https://doi.org/10.1787/9789264304444-en.

OECD (2020), ‘OECD Going Digital Toolkit: Going Digital Integrated Policy Framework’. 

https://goingdigital.oecd.org/framework

OECD (2026), ‘Digital technology diffusion in the age of AI : Cross-country evidence from 

microdata’, OECD Science, Technology and Industry Working Paper.

PwC (2024), ‘Cloud and AI business survey’, PricewaterhouseCoopers.

ResearchGate (2025), ‘What can AI maturity models achieve in business practice? A critical 

review and framework’, ResearchGate Publication.

Weill, P., Woerner, S. L., & Shah, A. M. (2024), ‘Building enterprise AI maturity : The role 

of digital assets and organizational learning’, MIT CISR Briefing.

World Economic Forum (2024), ‘Governance in the Age of Generative AI : A 360o 

Approach’.

World Economic Forum (2025), ‘AI in Action: Beyond Experimentation to Transform 

Industry’.

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

1

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[부록] 미래형 자동차 소프트웨어 실태조사 설문지 

통계법 제33조(비밀의 보호)

통계의 작성과정에서 알려진 사항으로

서 개인이나 법인 또는 단체의 비밀에 

속하는 사항은 보호되어야 한다.

ID

미래형자동차 소프트웨어 인력 실태조사

  안녕하십니까? 귀사의 평안과 무궁한 발전을 기원합니다.

소프트웨어정책연구소는 소프트웨어 산업 분야의 정책을 연구하는 과학기술정보통신부 산하의 국책

연구기관으로, 소프트웨어 산업 발전 및 인력 양성을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다.

연구소에서는 전 산업의 디지털 혁신을 지원하기 위해 소프트웨어 인력의 현황과 수요 동향을 정기

적으로 조사하고 있습니다. 최근 디지털 전환(DX)이 가속화되면서 SW는 산업 혁신의 핵심 요소로 자

리 잡고 있으며, 자동차 산업도 하드웨어 중심 제조업에서 SDV(Software-Defined Vehicle)로 변화하

고 있으며, 이에 따라 소프트웨어 인력에 대한 수요도 크게 증가하고 있습니다. 

본 조사는 「미래형 자동차 소프트웨어 인력 실태조사」로서, 국내 미래형 자동차와 관련있는 소프트

웨어 인력 현황을 파악하고, 소프트웨어 역량 강화를 위해 필요한 사항을 파악하는데 초점을 두고 있습

니다. 조사 결과는 미래형 자동차 산업 생태계 활성화와 소프트웨어 인력양성 정책개발에 중요한 자료

로 활용될 것입니다. 

조사에서 수집된 자료는 통계법 제33조 비밀의 보호 규정에 따라 응답 내용이 엄격히 보호됩니다. 

바쁘신 중에도 응답해주신 귀사의 소중한 의견을 기초로, 실제 산업 현장에 도움이 될 수 있는 소프트

웨어 인력 지원 정책으로 보답하도록 노력하겠습니다.

  본 조사는 전문 조사 기관인 ㈜메가리서치에 의뢰하여 실시하고 있습니다. 바쁘시겠지만, 잠시만 

시간을 내어 응답해주시면 감사하겠습니다. 조사와 관련하여 궁금한 사항은 아래 연락처로 문의 부탁드

리며, 설문조사를 완료하신 분께는 감사의 의미로 답례품(모바일 1만 원 상품권)을 송부드리오니 참여 

부탁드립니다.  귀사의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

2025년 9월

☎ 문의처

주관기관 :

 소프트웨어정책연구소

I. 일반 현황

A1

일반 현황   * 작성 기준일 : 2024년 12월 말 기준 

기업체명 

설립년도

 _________________년 

대표자명

대표전화

기업 소재지

(도로명 주소)

기업 상장 여부

① 비상장기업      

② 코스피(KOSPI) 

③ 코스닥(KOSDA

Q)

④ 코넥스(KONEX) 

벤처 기업 지정

① 지정          

② 미지정

2023년

2024년

2025년 (12.31 기준 예상)

매출액

연결

백만 원

백만 원

백만 원

개별

백만 원

백만 원

백만 원

2023년

2024년

2025년 (현재)

전체

종사자 수 

전체

명

명

명

남

명

명

명

여

명

명

명

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

2

- 2 -

※ 본 조사에서 정의하는 소프트웨어중심자동차(SDV)에 대한 내용은 다음과 같습니다. 

- 내연기관차에서 전기차로, 하드웨어(HW) 중심 구조에서 소프트웨어(SW) 중심 구조로 변모하는 등 

자동차 산업 패러다임의 변화가 있음

-

친환경 전기차가 급속도로 증가하고, ICT 활용 커넥티드 환경에서 무선업데이트로 차량의 기능을 

개선하며 지능형 자율주행 서비스 등 SDV(Software Defined Vehicle)로 패러다임의 변화가 있음

*출처 : 삼정KPMG 

A2

다음은 소프트웨어중심자동차(SDV) 산업 생태계에 관한 분류입니다. 귀사가 속한 산업영역은 

어디입니까? 산업분류코드를 참고하여 응답해 주십시오.

* 산업 영역이 복수인 경우, 매출액 기준으로 1순위, 2순위로 구분해서 응답해 주십시오.

대분류

중분류

설명

산업분류

(KSIC Code)

영역

1순위

2순위

자동차/

부품제조

(→A3-1)

자동차 제조

모든 기본, 하위 구성요소와 시스템을 포함하는 완전한 통합 차량 생산

전체 차량 설계, 엔지니어링, 생산 주도

301

302 

□

□

차량 부품 

제조

자동차에 필요한 주요 시스템(파워트레인, 자율주행모듈, 인포테인먼

트시스템, 전기전자시스템) 및 핵심 부품 (엔진, 변속기, 브레이크시

스템, 서스펜션, 스티어링시스템, 배선 하나스, 퓨즈박스 및 배전기, 

조명시스템 등)을 개발·공급 

부품제조를 위한 서브시스템, 소재, 소형부품 등을 개발·공급.

301,303

304

222, 272

281, 282

284, 289

291, 292

□ 

□ 

Aftermarket/

Lifecycle

차량 수명주기 동안 유지보수, 수리, 부품 교체 등 애프터마켓 서비스

제공.

차량의 지속적인 소프트웨어 업데이트, 데이터 분석, 최적화 관리. 차

량의 성능 개선 및 사용자 맞춤형 서비스 제공.

451

452

□

□

엔지니어링 

서비스

(→A3-1)

시스템 

설계/통합

자동차에 필요한 SW 및 HW 통합, 시스템 아키텍처 설계

초기 프로토타입 개발, 성능 평가 및 최적화

721

729

□

□

테스트/검증

자동차의 기능이 정상적으로 작동하는지 테스트 및 검증

ICT 

(→A3-2)

HW

센서, 프로세서, 통신/연결장치, 디스플레이, ECU, HPC 등 핵심 하드

웨어 부품을 개발 및 공급  

261, 262

263, 265

272, 273

701

□

□

SW

(시스템SW) 차량의 운영체제, 차량용 클라우드 플랫폼, 가상화SW, 

NW/통신, 미들웨어, 개발/테스트도구, 기능안전/보안, 데이터관리/분

석, 시뮬레이션 SW

(응용SW) 자율주행/ADAS, 인포테인먼트, 차량관리, MaaS, 원격진단

/OTA, 안전, 인증/지불 관련 애플리케이션 개발

5822 

□

□

서비스

(IT서비스)클라우드 서비스, 데이터 관리, 보안 서비스 등 IT 인프라

서비스 제공

(정보서비스)고정밀지도 정보, 실시간 교통정보, 사용자 맞춤형 서비

스 제공

620,

631, 639

□

□

인프라

(→A3-2)

도로교통

도로 상태 모니터링/제어, 교통제어 설비 관리

스마트 교통신호시스템 인프라 구축, V2X 통신 인프라 구축, 고정밀

지도 제작

289, 612

729

□

□

충전

전기차 충전소 네트워크 구축, 운영

351, 423, 

281

□

□

통신(망)

차량 간, 차량-인프라 간의 통신을 가능하게 하는 기술 제공 (V2X, 

5G, IoT)

264, 612

□

□

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

3

- 3 -

A3-1

[자동차/부품 제조 및 엔지니어링 서비스 기업] 현재 영위하고 있는 사업 영역은 

무엇입니까? (복수응답) 그 중의 주력 사업 분야는 무엇입니까?(매출 기준, 1개 선택)

구분

 주력품목

설명 및 예시

(최종품 기준)

A3-1-1

영위 사업영역

(복수응답)

A3-1-2

주요 사업영역

(1개 응답)

자동차/부품

개발 및 생산

바디 시스템 

차량의 실내 환경과 사용자 편의성을 제어하는 기능. 

시트조절, 실내온도제어, 조명제어, 윈도우/도어 제어, HVA

C 시스템 등 포함

□1

□1

파워트레인/ 

전동화시스템 

차량동력전달, 에너지관리, 주행 제어 담당, 전기모터, 배터리, 

인버터, 배터리관리시스템(BMS), 전력 제어 등 포함

□2

□2

샤시 및 안전

차량의 주행 안정성과 성능을 지원하는 시스템, 

서스펜션, 브레이크, 스티어링시스템 제어

□3

□3

자율주행 및 

ADAS 

자율주행 기능을 구현하고 운전자지원시스템을 제공. 카메

라, LiDAR, 레이더 등 다양한 센서와 자율주행 알고리즘을 

통해 경로계획, 장애물회피, 차선유지 등 

□4

□4

인포테인먼트 

& IVI 

차량 내 엔터테인먼트, 통신, 정보제공, 터치스크린, 

오디오 시스템, 커넥티비티 모듈(4G/5G, Wi-Fi 등) 등을 

통해 사용자와 상호작용, 네비게이션, 

미디어스트리밍, 스마트폰 연동 등의 기능을 제공

□5

□5

차량SW 

플랫폼

(SDV SW 

Stack)

SDV 핵심인프라로, 모든 도메인 SW가 통합/관리운영체제, 

미들웨어, 데이터 관리, AI/ML, 사이버보안, 

OTA 업데이트, 통합 커뮤니케이션, 시뮬레이션 및 

가상테스트, API, SDK 등 SW 관리 지원

□6

□6

Aftermarket

/Lifecycle

Aftermarket

차량 수명주기 동안 유지보수, 수리, 부품 교체 등 

애프터마켓 서비스 제공.

□7

□7

Lifecycle 

service  

차량 전체 수명에 걸친 상태 모니터링, SW 업데이트 등, 

예지정비, 정비 이력관리 등 포함.

□8

□8

A3-2

[ICT 및 인프라 기업] 현재 영위하고 있는 사업 영역은 무엇입니까?(복수응답)

   그 중의 주력 사업 분야는 무엇입니까?(1개 선택)

구분

 주력품목

예시

(최종품 기준)

A3-2-1

영위 사업영역

(복수응답)

A3-2-2

주요 사업영역

(1개 응답)

ICT

하드웨어

­

(센서) 차량 내부 상태나 외부 환경을 감지하기 위한 센서(카메

라, 라이다, 레이더, 초음파센서 등)

□1

□1

­

(컴퓨팅 및 처리장치) 차량 내 복잡한 연산과 데이터 처리를 담당

하는 고성능시스템 설계·제조(ECU, DCU, GPU, ASIC 등)

□2

□2

­

(통신/연결장치) 차량 내 각종 부품간 신호나 데이터 교환을 위

한 아날로그/디지털 통신 HW (5G/4G LTE모듈, V2X 모듈, TC

U, 안테나 등)

□3

□3

­

(디스플레이,인터페이스) 디지털 계기판, HUD(Head-Up Display), 

인포테인먼트시스템, HMI 컨트롤러 등 사용자인터페이스를 설계

/생산

□4

□4

시스템SW

­

(OS 및 시스템SW) 차량용OS, 시스템유틸리티, 미들웨어, 개발 

및 테스트 도구

□5

□5

­

(플랫폼SW) 메시징, 데이터 저장/관리, 차량용 클라우드플랫폼, 

빅데이터분석 플랫폼, AI/ML플랫폼, 가상화SW, 시뮬레이션 SW

□6

□6

­

(보안) 기능안전 및 품질관리, 사이버보안

□7

□7

애플리케이션

& 서비스 

­

자율주행 및 ADAS, 인포테인먼트 시스템

­

AI/ML 기반 SW, 원격진단 및 OTA 업데이트 

­

차량 관리 서비스, 차량공유서비스

­

모빌리티서비스, 실시간교통정보서비스

­

지도/위치 기반 서비스, 고정밀 지도 데이터

­

인증/지불 서비스, 보험서비스

­

사용자 맞춤형 서비스(운전자, 승객)

□8

□8

인프라

도로교통

­

도로 상태 모니터링/제어, 교통제어 설비 관리

­

스마트 교통 신호 시스템, 스마트시티와 통합

□9

□9

충전

­

전기차 충전소 구축, 운영

­

배터리 교환소 

□10

□10

통신(망)

­

차량 외부와의 통신 서비스인 V2V-차량간, V2I-차량 인프라간, 

V2P-차량 보행자간 통신

□11

□11

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

4

- 4 -

 Ⅱ. 사업 추진 현황

B1

귀사는 SDV 산업의 환경 변화에 대해 어떻게 대응하고 있습니까?

① SDV 핵심기술 혁신(차량자체 성능 고도화)

② 비즈니스모델 혁신(구독형, OTA 기반 수익모델)

③ SW·인재 역량 강화(SW/AI 인재 채용, 재교육)

④ 산업·생태계 협력/파트너쉽 강화

⑤ 공급망 관리 및 생산 최적화

⑥ 지속가능·친환경 전략 강화

⑦ 기타 (                   )

B2

귀사의 SW 중심 기업 전략의 수준은 어떠합니까?

SW 중심 기업 전략

전혀 

그렇지 

않다

←

보통

→

매우 

그렇다

1) 우리 회사는 SW 중심 전환*을 위한 중장기 전략을 

명확히 수립하고 있다.

① ② ③ ④ ⑤

2) SW 중심 전략은 조직 내부에서 공유·전파되고 있으며, 

부서 간 일관성 있게 추진되고 있다.

① ② ③ ④ ⑤

3) 최고경영자(CEO)는 ‘SW 중심 전환’ 전략을 수립하고 

실행하는데 직접적으로 관여하고 있다.

① ② ③ ④ ⑤

*'SW 중심 전환'은 귀사의 제품과 서비스가 기존의 하드웨어 중심이 아닌, 소프트웨어에 의해 기능이 

정의·제어되며, 이를 통해 지속적인 업그레이드, 데이터 기반 서비스, 플랫폼 전략 등이 실행되는 상태를 의미

B3

SW 중심 전환 전략을 실행하기 위한 SW/AI 전담 조직이 마련되어 있습니까? 

전담조직 없음

일반 부서 내 일부 

기능으로 수행

전담조직 있음

(역할/권한 미정립)

전담조직 있음

(전략 일부 실행)

전담조직 있음(전략 

전담, 핵심역할 수행)

①

②

③

④

⑤

B4

귀사의 SDV 관련 사업에서 발생하는 매출 규모는 어느 정도입니까? 

2023년

2024년

2025년 (E)

SDV

매출액

금액

백만 원

백만 원

백만 원

(비중)*

(          ) %

(          ) %

(          ) %

* SDV 관련 매출 비중은 총매출액(개별)에서 SDV 사업에서 발생하는 매출의 비중을 의미함

 Ⅲ. 기술 역량 

C1

귀사는 SDV 관련하여 연구개발(R&D)에 얼마나 투자하고 있습니까? 

구분

2023년

2024년

2025년(E)

전체

총 R&D 투자

백만 원

백만 원

백만 원

SW R&D 비중 (%) 

(          ) %

(          ) %

(          ) %

SDV

SDV 관련 R&D 투자

백만 원

백만 원

백만 원

SDV SW R&D 비중 

(%) 

(          ) %

(          ) %

(          ) %

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

5

- 5 -

C2

귀사의 SDV 소프트웨어 관련 보유하고 있는 특허 출원 및 등록 누적 현황에 대해 응답해 

주십시오.

국내

해외

특허 출원

건

건

특허 등록

건

건

C3-1

귀사는 SDV 관련 디지털 신기술(AI 등)을 도입했습니까? 

 해당 디지털 신기술의 도입 수준은 어떠합니까? 해당되는 단계를 선택해 주십시오.

C3-2

디지털 신기술 중 SDV 개발 및 활용에 중요한 기술을 1~6순위 응답해 주십시오.

     

디지털 신기술

C3-1

도입 수준

C3-2

디지털 신기술 

우선순위

(1~6순위 응답)

미도입

도입 검토 중

파일럿 

프로젝트 단계

일부 부서 

적용

전사 차원 

적용

1) AI/ML

①

②

③

④

⑤

순위

2) 빅데이터

①

②

③

④

⑤

순위

3) 클라우드

①

②

③

④

⑤

순위

4) 사물인터넷(IoT)

①

②

③

④

⑤

순위

5) 자동차 보안

①

②

③

④

⑤

순위

6) 로보틱스

①

②

③

④

⑤

순위

C4

귀사는 제품/서비스에 필요한 핵심 SW 기능을 어떤 방식으로 확보·운영하고 있습니까?

외부 의존형

부분 도입형

내·외부 혼합형

내부 주도형

완전 내재화형

①

②

③

④

⑤

C5

귀사는 소프트웨어 개발을 할 때, 전통적인 방식(계획 → 개발 → 출시)만 사용하는지, 

아니면 애자일·DevOps처럼 빠른 반복개발과 협업 중심 방식을 활용하고 있습니까?

 * 애자일·DevOps는 ‘짧은 주기로 개발·테스트·배포를 반복하며, 개발팀과 운영팀이 긴밀히 협력하는 방법론’

전혀 활용 안함

일부 파일럿 적용

부분적 활용

절반 이상 활용

전사적으로 활용

전통적 방식 

(폭포수모델)만 활용

파일럿 프로젝트에서만 

적용

일부 프로젝트에서 

제한적으로 활용

여러 프로젝트에서 표준 

방법론으로 적극 활용

회사 전반에서 

애자일·DevOps 기반 

운영

①

②

③

④

⑤

C6

귀사의 SW 테스트·검증 프로세스에서 자동화 비율은 어느 정도입니까?

없음

낮음

보통

높음

매우 높음

수통 테스트만 수행

자동화 20% 이하

자동화 40% 수준

자동화 60% 수준

자동화 80% 이상

①

②

③

④

⑤

C7

귀사는 SW 품질(결함 관리, 성능 지표 등)을 체계적으로 관리하고 있습니까?

관리하지 않음

기초적 관리

부분적 체계화

전사적 관리

고도화된 관리

①

②

③

④

⑤

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

6

- 6 -

C8

귀사의 제품/서비스에는 AI 기반 기능(예: 판단, 예측, 자동 제어 등)이 포함되어 있습니까? 

해당되는 단계를 선택해 주세요.

AI 기반 기능 없음

AI 도입을 검토 중

실험적 적용 단계

일부 제품/서비스에 AI 

기술 적용

주요 제품/서비스에 AI 

기능이 통합 적용

대부분 제품/서비스에 AI 

기능이 핵심적으로 포함

①

②

③

④

⑤

C9

귀사는 디지털 트윈, 시뮬레이션, MLOps, 온디바이스 AI, OTA 등 첨단기술*을 어느 정도 

활용하고 있습니까? 

     ※ 디지털 트윈(Digital Twin) : 디지털 복제, 시뮬레이션(Simulation) : 가상 모의실험, MLOps : AI모델 개발·배포·운용 자동화, 

        온디바이스 AI(On-device AI) : 기기 내 AI가 바로 실행, OTA : 차량/기기의 SW를 무선 원격 업데이트

전혀 활용하지 않음

제한적 활용

부분적 활용

광범위한 활용

전사적 활용·정착

(일부 파일럿/부서만 활용)

(특정 제품/서비스에 적용)

여러 부서/사업에 활용

①

②

③

④

⑤

C10

귀사는 제품/서비스 운영 과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 이를 분석해 기능 개선이나 

의사결정에 활용하고 있습니까? 해당되는 단계를 선택해 주세요.

데이터 수집 및

분석하지 않음

데이터는 수집하나 

분석 및 활용하지 않음

데이터 수집 및 분석은 

하나 활용이 미흡함

데이터 수집 및 

분석하여 기능 개선에 

활용

데이터 기반으로 

전사적 의사결정 및 

제품/서비스 고도화

①

②

③

④

⑤

C11

귀사는 SW/AI 개발·운영, 데이터 분석을 위한 내부 활용 가능한 인프라(예: 자체 구축 또는 

클라우드 기반)를 확보하고 있습니까?

인프라 미보유

일부 클라우드, 외부 

자원을 필요시 사용

주요 기능별 기본 

인프라를 내부에서 

활용

주요 인프라를 

통합적으로 운영

고도화된 인프라 

기반에서 전사적으로 

자율 운영

①

②

③

④

⑤

C12

귀사의 제품·서비스는 외부 시스템(API, 차량, 클라우드 등)과 연동 가능한 플랫폼 구조를 

갖추고 있습니까?

연동 불가

제한적 연동

일부 주요 시스템 연동

다양한 시스템과 연동

개방형 플랫폼/생태계 

기반

①

②

③

④

⑤

Ⅳ. 비즈니스 및 생태계 혁신 역량  

D1

귀사는 HW 중심의 제품/시스템을 SW 기반 서비스(예: 모니터링, 예지정비, 원격 업데이트 

등)로 전환하고 있습니까? 

전환 없음

 검토 중

일부 제품에서 전환

전체 제품군으로 

전환 진행 중

대부분 전환 완료

①

②

③

④

⑤

D2

귀사는 기존의 일회성 판매 모델에서, 구독형·서비스형 비즈니스 모델로 전환한 경험이 

있습니까?

해당 없음

 검토 중

파일럿 중

일부 도입

매출 대부분을 차지함

①

②

③

④

⑤

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

7

- 7 -

D3

귀사는 제품/서비스 이용 데이터를 활용하여 새로운 수익모델(예: 사용 기반 과금, 예지정비, 

광고 등)을 운영하고 있습니까?

도입 전

 검토 중

파일럿 운영

일부 운영

전사적 운영

①

②

③

④

⑤

 

D4

귀사는 외부 기업·개발자·고객과의 공동 개발 또는 생태계 기반 수익모델을 운영하고 있습니까?

운영 없음

개방형모델 검토 단계

파일럿 운영

일부 사업 적용

전사적 적용

①

②

③

④

⑤

D5

귀사는 고객 데이터를 기반으로 실시간 또는 사전 예측 기반의 개인화 서비스를 제공하고 있

습니까? 

데이터 미활용

데이터는 수집하나

개인화 안됨

일부 서비스에

개인화 적용

핵심 서비스에 

개인화 적용

실시간·예측형 

개인화 운영

①

②

③

④

⑤

D6

귀사의 제품/서비스는 고객에게 차별화된 경험(UX/UI, AI 기능, 연결성 등)을 제공하고 

있습니까? 

도입계획 없음

검토 중

일부 제품/서비스에 

적용

주요 제품/서비스에 

적용

전사적으로 적용

①

②

③

④

⑤

D7

귀사의 SDV 관련 기술/서비스 개발을 위한 산·학·연(기업, 대학, 연구기관 등) 협력 수준은 

어느 정도입니까?

전혀 없음

제한적

부분적

활발한 협력

전략적/전사적

(협력 경험 없음)

(단발성·소규모 협력)

(일부 프로젝트, 

정기적) 

(다양한 파트너와 여러 

협력 프로젝트 수행)

(국내외 파트너와 

정기적  파트너십 운영)

①

②

③

④

⑤

D8

귀사는 오픈소스 소프트웨어(OSS)를 제품/서비스 개발이나 내부 시스템에 활용하고 있습니까?

활용하지 않음

일부 테스트 목적 활용

부서 단위 활용

전사적 활용

오픈소스 기반 

핵심 서비스 개발 운영

①

②

③

④

⑤

D9

귀사는 오픈소스 커뮤니티(예: AGL, AUTOSAR, ROS 등) 활동 참여를 지원하고 있습니까?

참여 전면 제한

참여 권하지 않음

보통

참여 지원

적극 참여 지원

①

②

③

④

⑤

 

D10

귀사는 국제 기술표준(AUTOSAR, ISO, UNECE 등)에 부합하는 제품/소프트웨어를 적용하고 

있습니까?

전혀 적용하지 않음

적용하지 않음

보통

일부 적용

전면 적용

①

②

③

④

⑤

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

8

- 8 -

V. 인력 현황 및 SW/AI 인력 수요

 

E1

귀사의 현재 SDV 관련 인력 현황은 어떻습니까? 직종별로 응답해주십시오. 

E2

E3

직종별 부족 및 채용 예정 인원은 어떻게 됩니까?

  ※ 기업 내 인력을 기준으로 기재(외주업체 인력 제외)하며, 해당 칸의 인력이 없는 경우, ‘0’을 기입 함

 ※ 1명이 2개 이상의 업무를 겸임하는 경우 주로 수행하는 업무를 기준으로 작성함 

[자동차/부품 제조 및 엔지니어링 서비스 기업]

산업

직무 

구분

직무/기능

세부 직무 + 직종 예시

E1

현원

E2

부족 

인원

E3

채용 

예정

자동차·

부품 

제조

생산

생산/조립

차량 및 부품 조립, 전기·전자 부품 생산, 배터리 조립 

­

예:자동차조립자,부품조립자

명

명

명

HW

HW 

엔지니어링

차량 기계, 전장시스템/ADAS, 배터리·파워트레인, 소재·신소재 개발 

­

예:기계엔지니어,전기전자엔지니어,ADAS엔지니어,소재연구원

명

명

명

생산 

엔지니어링

제조공정 개발, 품질/안전 관리, 자동화 라인 최적화 

­

예:생산기술엔지니어,품질관리전문가

명

명

명

SW

SW 

엔지니어링

차량제어SW, 임베디드/인포테인먼트SW, OTA, UX/HMI, 서비스 기획/운영

­

예:SW개발자,임베디드엔지니어,UX엔지니어,서비스기획자

명

명

명

SW 운영/ 

유지보수

OTA 운영, SW 검증/배포, DevOps 운영, 품질관리, 서비스 운영 관리 

­

예:DevOps엔지니어,QA엔지니어,OTA운영엔지니어

명

명

명

보안/안전 

엔지니어링

차량 사이버 보안, 기능안전 검증 및 인증 

­

예:차량보안엔지니어,기능안전엔지니어

명

명

명

AI

AI/Data 

엔지니어링

자율주행 알고리즘, 데이터 분석·모델링, MLOps 운영 

­

예:AI엔지니어,데이터과학자,MLOps엔지니어

명

명

명

애프터 

마켓/

수명주

기관리

애프터 

마켓

정비/재제조 

/순환

차량 유지보수, 품질보증, 고객 대응, ECU, 센서, 배터리 시스템 정비 

배터리 재사용, 부품 재제조·리퍼비시

­

예:자동차정비사,HW유지보수엔지니어,배터리재사용전문가,리퍼비시엔지니어

명

명

명

SW 유지보수

OTA 업데이트, SW 검증, 차량 SW 유지보수 

­

예:OTA운영엔지니어,SW검증엔지니어

명

명

명

예지정비 

(PHM)

예지정비(PHM): 센서·데이터 기반 고장 예측, 상태 모니터링 

­

예: 예지정비엔지니어,데이터분석가

명

명

명

수명주

기관리

전략/관리

제품 수명주기 관리, 자원순환, ESG 대응 

­

예:LCM컨설턴트,ESG매니저

명

명

명

계

명

명

명

[ICT 및 인프라 기업]

산업 

영역

직무 

구분

직무/기능

세부 직무 + 직종 예시

E1

현원

E2

부족 

인원

E3

채용 

예정

ICT

HW

HW 

엔지니어링

반도체(SoC), 통신 모듈, 센서·엣지 디바이스 개발 

­

예: 반도체 엔지니어, 네트워크 엔지니어

명

명

명

SW

시스템 

엔지니어링

차량용 OS·미들웨어 개발, 임베디드 시스템 통합·검증 

­

예: 시스템 아키텍트, 임베디드 엔지니어

명

명

명

SW 

엔지니어링

플랫폼/서비스 SW개발, API/SDK 개발, UX/UI 개발, 서비스기획/운영

­

예: SW개발자, API엔지니어, UX/UI디자이너, 서비스기획자

명

명

명

SW 

운영/유지보수

DevOps 운영, MLOps 관리, SW 배포/검증, 서비스 운영 관리 

­

예: DevOps 엔지니어, QA 엔지니어, 운영 매니저

명

명

명

보안/안전 

엔지니어링

ICT 보안, 데이터/클라우드 보안 운영 

­

예: 보안 아키텍트, 보안 엔지니어

명

명

명

AI

AI/Data 

엔지니어링

AI/ML 모델 개발, 데이터 수집·분석, AI 파이프라인 운영 

­

예: AI/ML 엔지니어,데 이터 과학자

명

명

명

인프라

HW

HW 

엔지니어링

충전기기, RSU, 네트워크 장비 개발·운영 

­

예: 충전 인프라 엔지니어,V2X HW 엔지니어

명

명

명

SW

SW 

엔지니어링

교통관리SW, 충전관리SW, 지도제작SW, UX/HMI, 서비스 기획/운영

­

예: ITS SW엔지니어,충전 SW개발자,UX 엔지니어,서비스 기획자

명

명

명

SW 

운영/유지보수

SW 운영/검증/업데이트, DevOps, 서비스 운영 관리 

­

예: 운영관리자, QA엔지니어, OTA운영엔지니어

명

명

명

AI

AI/Data 

엔지니어링

교통 데이터 분석, 충전 수요 예측, GIS 기반 서비스, 디지털 트윈 

­

예: 교통 데이터과학자, 디지털트윈 엔지니어

명

명

명

현장

설치·정비

충전소 설치, RSU 설치, ITS 장비 운영, 현장 정비·안전 관리 

­

예: 설치기사(Technician), 현장엔지니어, 정비기사

명

명

명

계

명

명

명

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

9

- 9 -

E4

E5

귀사의 현재 SDV 관련 인력 현황을 학력/경력별로 응답해주십시오. 

※ 기업 내 인력을 기준으로 기재(외주업체 인력 제외)하며, 해당 칸의 인력이 없는 경우, ‘0’을 기입 함

※ 1명이 2개 이상의 업무를 겸임하는 경우 주로 수행하는 업무를 기준으로 작성함 

[자동차/부품 제조 및 엔지니어링 서비스 기업]

산업 

영역

직무 

구분

직무/기능

E4

학력

E5

경력

현원

고졸

전문

학사

학사

석·박

사

3년 

미만

3~7년 

미만

7년 

이상

자동차

·부품 

제조

생산

생산/조립

명

명

명

명

명

명

명

명

HW

HW 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

생산 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

SW

SW 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

SW 운영/유지보수

명

명

명

명

명

명

명

명

보안/안전엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

AI

AI/Data 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

애프터

마켓/

수명주

기관리

애프터 

마켓

정비/재제조/순환

명

명

명

명

명

명

명

명

SW 유지보수

명

명

명

명

명

명

명

명

예지정비(PHM)

명

명

명

명

명

명

명

명

수명주

기관리

전략/관리

명

명

명

명

명

명

명

명

계

명

명

명

명

명

명

명

명

[ICT 및 인프라 기업]

 

산업 

영역

직무 

구분

직무/기능

E4

학력

E5

경력

현원

고졸

전문

학사

학사

석·박

사

3년 

미만

3~7년 

미만

7년 

이상

ICT　

HW

HW 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

SW

시스템 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

SW 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

SW 운영/유지보수

명

명

명

명

명

명

명

명

보안/안전 지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

AI

AI/Data 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

인프라　

HW

HW 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

SW

SW 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

SW 운영/유지보수

명

명

명

명

명

명

명

명

AI

AI/Data 엔지니어링

명

명

명

명

명

명

명

명

현장

설치·정비

명

명

명

명

명

명

명

명

계

명

명

명

명

명

명

명

명

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

10

- 10 -

다음은 SDV 산업의 SW와 AI 직무 분류입니다. 현재 인력 수요, 요구 인력 수준, 인력 수급격차 전망을 

체크해주세요

E6-1

귀사의 현재 SDV 관련 SW인력 수요에 대해 응답해주세요.

E6-2

어떤 수준의 인력이 가장 수요가 높은지 응답해주세요. (복수응답)

E6-3

향후 3년 이내 수급격차의 수준은 어느 정도인가요?

E7-1

귀사의 현재 SDV 관련 AI인력 수요에 대해 응답해주세요.

E7-2

어떤 수준의 인력이 가장 수요가 높은지 응답해주세요. (복수응답)

E7-3

향후 3년 이내 수급격차의 수준은 어느 정도인가요?

E6-1. 현재 수요 정도 : ① 전혀 필요하지 않음  ② 필요하지 않음  ③ 보통  ④ 다소 필요함  ⑤ 매우 필요함

E6-2. 요구 인력 수준 : ① 초급(경력 0~3년, 기초 수준) ② 중급(경력 3~7년, 실무 독립수행 가능) ③ 고급(경력 7년 이상, 리딩/전문성 필요)

E6-3. 향후 3년 내 수급격차 전망(정도) : ① 공급이 매우 원활하다 ② 공급이 원활하다 ③ 보통 ④ 공급이 다소 부족하다 ⑤ 공급이 매우 부족하다

대분류

세부 직무 및 직종 예시

E6-1

E6-2

E6-3

현재 수요 정도

인력 수준

수급격차 전망

①

②

③

④

⑤

초

중

고

①

②

③

④

⑤

①

임베디드/

시스템 

SW

●

차량 ECU, RTOS, 하드웨어와 밀접한 제어 SW 및 미들

웨어를 개발하는 인력

­

예: 임베디드 SW 엔지니어(ECU/RTOS 기반 SW개발), 

드라이버/미들웨어 엔지니어(센서·네트워크 드라이버, 

통신 미들웨어)

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

②

차량 플랫

폼 SW

●

차량용 OS 및 클라우드 플랫폼을 개발·운영하는 인력.

­

예: 차량 OS 엔지니어 (QNX, AAOS, AUTOSAR 기반 

OS), 차량 플랫폼 SW/클라우드 엔지니어(플랫폼서비

스·클라우드 연동)

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

③

배포·운영 

SW 

(DevOps)

●

차량 내·엣지 환경에서 SW를 배포·운영하고 OTA 업데

이트 및 품질 관리를 담당하는 인력.

­

예:CI/CD·DevOps 엔지니어(배포 자동화, 파이프라인 

구축), Edge SW 개발자(NPU/GPU 최적화, 엣지서빙), 

차량상태 모니터링 SW 엔지니어(실시간상태감시, 진단 

시스템)

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

④

서비스·비

즈니스SW 

(응용/UX)

●

차량 내 사용자 경험(UX/HMI), 보안·안전 서비스, 커넥

티드카 서비스를 기획·구현하는 인력

­

예: IVI·HMI 엔지니어(인포테인먼트, 음성/제스처 인식 

SW), UX/UI SW 디자이너(사용자인터페이스, 차량UX 

설계), 보안SW 엔지니어(IDS/IPS, 보안아키텍처), 커

넥티드카 서비스 SW 개발자(통신·NW 기반 서비스)

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

⑤

전략·정책 

(기획/거버

넌스)

●

SDV SW 도입 전략, ROI 분석, 산업 표준·정책 대응을 

기획하고 총괄하는 인력

­

예: SW 아키텍트(솔루션·플랫폼 통합설계), 서비스/비

즈니스 기획자, ICT/모빌리티 컨설턴트, 표준화·정책 

대응 전문가(산업 표준, 규제 대응)

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

E7-1. 현재 수요 정도 : ① 전혀 필요하지 않음  ② 필요하지 않음  ③ 보통  ④ 다소 필요함  ⑤ 매우 필요함

E7-2. 요구 인력 수준 : ① 초급(경력 0~3년, 기초 수준) ② 중급(경력 3~7년, 실무 독립수행 가능) ③ 고급(경력 7년 이상, 리딩/전문성 필요)

E7-3. 향후 3년 내 수급격차 전망(정도) : ① 공급이 매우 원활하다 ② 공급이 원활하다 ③ 보통 ④ 공급이 다소 부족하다 ⑤ 공급이 매우 부족하다

대분류

세부 직무 및 직종 예시

E7-1

E7-2

E7-3

현재 수요 정도

인력 수준

수급격차 전망

①

②

③

④

⑤

초

중

고

①

②

③

④

⑤

① 데이터 

(수집·관리)

●

차량·주행·인프라에서 생성되는 데이터를 수집·정제·저

장·관리하고 분석 기반을 마련하는 역할.

­

예:차량데이터플랫폼엔지니어,IoT/센서데이터엔지니어, 

UX데이터분석가,교통인프라데이터엔지니어

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

② 모델 개발 

(AI알고리즘

구현)

●

자율주행, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 예지정비 등 AI 모델

을 연구·설계·구현·튜닝하는 역할.

­

예:자율주행알고리즘연구자(SLAM·Localization),컴퓨

터비전엔지니어(객체인식·상황판단),로보틱스제어엔지

니어, PHM(예지정비)AI연구원

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

③배포·운영 

(MLOps

/Edge AI)

●

학습된 모델을 실제 차량·엣지 환경에 배포하고, 모니터

링·업데이트·안정적으로 운영하는 역할.

­

예:MLOps엔지니어,엣지AI엔지니어(NPU/GPU최적화),차

량상태모니터링엔지니어(DMS·이상탐지),AI시스템운영자

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

④서비스·비즈

니스

(AI 응용)

●

AI를 활용한 차량 내 서비스, 사용자 경험(HMI/UX), 보

안·안전 서비스를 기획·설계하는 역할.

­

예:IVI·HMI/UX엔지니어, 보안AI아키텍트(IDS/IPS), 

차량내UX디자이너, 모빌리티서비스기획자

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

⑤전략·정책 

(AI 컨설팅

/거버넌스)

●

AI 도입 전략을 수립하고 ROI 분석, 기업/산업 정책 및 

표준화 대응을 지원하는 역할.

­

예:SDVAI전략컨설턴트, AI비즈니스기획자, 모빌리티

정책/표준전략가, 산업별 AI도입 컨설턴트

①

②

③

④

⑤

①

②

③

①

②

③

④

⑤

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

11

- 11 -

E8

귀사는 필요한 SW/AI 인재를 채용할 때, 어려움이 있습니까?

※ 채용 성공률, 적합한 인재 확보 정도, 채용에 걸린 시간 등을 모두 고려하여 응답해 주세요.

① 매우 쉬움

② 비교적 쉬움

③ 보통

④ 다소 어려움

⑤ 매우 어려움

E9

귀사가 SW/AI 인재를 채용할 때 겪는 어려움은 무엇입니까?

1순위

2순위

 

① 인재 자체 부족 – 필요한 역량을 가진 지원자가 절대적으로 부족하다

② 기술·역량 미스매치 – 지원자의 보유 기술과 실제 직무 요구가 맞지 않는다

③ 경력 요구 불일치 – 충분한 경력(중급·고급) 인재가 부족하다 / 신입은 많으나 숙련자는 적다

④ 보상·임금 경쟁력 부족 – 대기업·해외기업 대비 임금 경쟁력이 떨어진다

⑤ 기업 인지도 부족 – 우리 회사가 지원자에게 매력적으로 보이지 않는다

⑥ 근무 환경 제약 – 원격근무·유연근무 제공이 어렵거나 지방 근무 기피가 심하다

⑦ 비자·국제 인력 제약 – 외국 인재 채용 시 비자/이민 제도 장벽이 있다

⑧ 내부 역량 부족 – 채용 담당자의 SW/AI 기술 이해 부족으로 적합 인재 평가가 어렵다

⑨ 기타 (                         )

E10

SW/AI 인재 채용 문제를 해결하기 위해 필요한 정부 지원은 무엇입니까?

1순위

2순위

 ① 채용 인센티브 지원 (고용보조금, 세제 혜택 등)

 ② 임금·보상 지원 (중소·중견기업 임금 격차 보전, 공동부담 보조 등)

 ③ 인턴십·현장 프로젝트 지원 (정부 보조 인턴, 산학 연계 프로젝트 확대)

 ④ 재교육·전환 교육 지원 (기존 인력의 MLOps·온디바이스 AI 등 역량 전환 교육)

 ⑤ 전문대학원·학위과정 확대 (석·박사 트랙, 정부-대학-기업 맞춤형 과정)

 ⑥ 역량 기반(Skill-first) 채용 지원 (국가 표준 역량 인증, 채용 평가 가이드 제공)

 ⑦ AI 인프라 개방 (GPU·데이터셋·시뮬레이터 등 국가 AI 연구·교육 인프라 제공)

 ⑧ 국제 인재 유입 지원 (비자 패스트트랙, 해외 인재 교류 프로그램)

 ⑨ 지역 균형 지원 (권역별 AI 캠퍼스·혁신도시 인재 유치 지원)

 ⑩ 기타 (                       )

E11

귀사가 SW/AI 인력을 채용할 때, 주로 어떤 방식으로 채용하고 있습니까?

 ※ 스킬 평가는 학력·경력보다 실제 기술 역량을 중심으로 평가하는 방식(Skill-first)을 의미함

E12

귀사의 SW/AI 관련 인력 이직률*은 어떠합니까? (2024년 기준)

※‘이직률’은 해당 기간 내 퇴사한 SW/AI 인력 수를 전체 SW/AI 인력 수로 나눈 비율을 의미함

① 매우 낮음

② 낮음

③ 보통

④ 높음

⑤ 매우 높음

  (5% 미만)

  (5-10% 미만)

  (10-15% 미만)

  (15~20% 미만)

   (20% 이상)

E13

SDV 관련 인력을 신규 채용할 때, 어떤 전공분야를 선호하십니까?

1순위

2순위

① 기계공학, 자동차공학

② 전기, 전자공학

③ 전산·컴퓨터공학, SW관련학과

④ 통계학, 수학 등 데이터분석학

⑤ 경영·경제학과

⑥ 디자인 관련학과

⑦ 기타 (                   )

① 학력·경력 중심으로만 채용한다

② 일부 직무에서만 시험적으로 스킬 평가를 적용한다

③ 주요 직무에서 스킬 평가를 활용한다

④ 회사 전반적으로 스킬 검증을 채용 표준 절차로 운영한다

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

:: 

12

- 12 -

Ⅵ. SDV 산업의 교육 훈련 및 정책지원

F1

지난 12개월 동안, 최소 4시간 이상의 SW/AI 관련 교육·훈련을 1회 이상 이수한 임직원은 몇 

명입니까? (대상: 정규직 기준, 내·외부/온라인 포함) 

정규직 임직원 

수(전체)

SW/AI 관련 교육훈련*

교육훈련 이수자 합계(A+B)

사내 교육 이수자(A)

외부 교육 이수자(B)

명

명

명

명

*포함 범위(예시): 프로그래밍/데이터·AI/ML·MLOps/클라우드·DevOps/소프트웨어공학/AI 윤리·안전 관련 정규 교육, 사내/

외부/온라인 과정, 부트캠프·자격 과정

F2

귀사의 SW/AI 관련 교육·훈련을 어떤 방식으로 운영했습니까? 

① 전사 대상 상시 운영

  (연간계획·정기 커리큘럼 존재)

② 핵심직군 중심 운영

  (R&D/데이터/소프트 직군 중심)

③ 파일럿/일회성 운영

④ 외부 위탁만 간헐 운영

⑤ 미실시

⑥ 기타(                 )

F3

귀사는 교육훈련 비용에 얼마나 투자하고 있습니까?

구분

2023년

2024년

2025년(현재까지)

전체 교육훈련 비용*

백만 원

백만 원

백만 원

SW/AI 교육훈련 투자 비중

(          ) %

(          ) %

(          ) %

*전체 교육훈련 비용은 전체 직원 대상 교육비를 의미함

F4

SDV SW/AI 역량 교육과 관련한 애로사항은 무엇입니까? 

1순위

2순위

① 자체 교육 인프라 부족 (시설, 인력 등)

② 외부 교육프로그램 부족

③ 강사 전문성 부족

④ 교육 비용 부담

⑤ 시간 부족으로 재직자 참여가 어려움

⑥ 교육받은 근로자 이탈 (이직 등)

⑦ 재직자의 낮은 관심 (참여의식 부족 등)

⑧ 경영진의 낮은 관심

⑨ 기타 (                        )

F5

SDV 산업에서 요구되는 SW/AI 역량 강화를 위하여 귀사에서 필요로 하는 교육·훈련 내용은 

무엇입니까? (해당사항에 모두 체크)

① 임베디드SW/차량제어 프로그래밍

② 차량용 OS·플랫폼 (AAOS, QNX, 미들웨어)

③ OTA·DevOps·CI/CD

④ SW 검증·품질 관리

⑤ 차량 사이버 보안·기능안전

⑥ MaaS·인프라 SW 서비스 기획

⑦ 데이터 분석·AI 모델링 기초

⑧ MLOps / AI 모델 배포·운영

⑨ 자율주행 AI (CV, SLAM, 주행 알고리즘)

⑩ 차량 내 서비스 AI (IVI, 음성, DMS)

⑪ 예지정비(PHM) AI

⑫ 디지털 트윈 / 시뮬레이션 기반 검증

⑬ 온디바이스·엣지 AI

⑭ 클라우드·플랫폼 연동

⑮ 오픈소스 활용 역량

⑯ 국제 표준·인증 대응 교육

⑰ 기타 (                                   )

F6

정부가 지원해야 할 교육·훈련 방식으로 가장 적합한 것은 무엇입니까?

1순위

2순위

① 단기 집중 과정(Bootcamp)

② 장기 전문 교육(대학·대학원) 

③ 온라인·모듈형 교육 

④ 기업 현장 맞춤형 훈련(On-the-job) 

⑤ 국제 공동 프로그램

⑥ 기타 (                                    )

미래형자동차 소프트웨어인력 실태조사  

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Ⅶ.  AX 전환 이슈 및 정책 지원

G1

AX(AI Transformation) 전환 과정에서 가장 큰 애로사항은 무엇입니까?

1순위

2순위

① 기술/인프라 부족

② 인력 부족

③ 투자·자금 부담

④ 규제·표준 부재

⑤ 생태계 협력 부족

⑥ 기타 (                                      )

G2

SDV 산업의 AX 전환을 위해 정부가 우선적으로 지원해야 할 정책 분야는 무엇입니까?

1순위

2순위

 

G3

AX 전환과 관련하여 귀사가 가장 필요로 하는 정부의 지역 균형 지원 정책은 무엇입니까? 

1순위

2순위

 

G4

귀사가 AX 전환 과정에서 가장 시급히 필요로 하는 인재양성정책 지원 분야는 무엇입니까?

1순위

2순위

① 산업 맞춤형 교육과정 개발 

② 고급 연구인력 양성(석‧박사, 전문가)

③ 재직자 Upskilling/Reskilling 

④ 산학 공동훈련(프로젝트형 교육) 

⑤ 중소·중견기업 맞춤 지원 

⑥ 글로벌 공동교육·해외 인재 유치 

⑦ 기타 (                                        )

G5

귀사가 보기에 2030년까지 자동차 산업의 AX 전환에서 가장 중요한 성공 요인은 무엇입니까?

① 인재 양성 및 교육 (전문인력 양성, 리스킬링, 산학연계)

② R&D 및 기술 개발 지원 (핵심 SW/AI 기술, 디지털 트윈, 오픈소스 등)

③ 인프라 및 데이터 지원(데이터공유, HPC, V2X/충전 인프라)

④ 제도·규제 개선(보안·OTA 법제화, 규제 샌드박스, 국제표준대응)

⑤ 산업 생태계 및 협력 (대기업–중소기업 협력, 글로벌 연계)

⑥ 투자·세제 지원

⑦ 기타 (                                                ) 

① 지역 AI/SDV 특화 클러스터 조성

② 지역별 AI 데이터·시뮬레이션 센터 구축

③ 지역 대학과 연계한 맞춤형 인력 양성 프로그램

④ 지역 기업 R&D 지원금·세제 혜택

⑤ 수도권-비수도권 간 공동 프로젝트 및 교류 프로그램

⑥ 기타 (                                        )

[소프트웨어정책연구소]에 의해 작성된 [SPRI 보고서]는 공공저작물 자유이용허락 표시기준 

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주 의 

1.

이 보고서는 소프트웨어정책연구소에서 수행한 연구보고서입니다. 

2.

이 보고서의 내용을 발표할 때에는 반드시 소프트웨어정책연구소에서 수행한 

연구결과임을 밝혀야 합니다.